第9章参数假设检验 Hypotheses Test with Parametrics
第9章 参数假设检验 Hypotheses Test with Parametrics
开篇案例] 北京地区大学教授与合资企业职工收入比较 统计量大学教授 合资企业职工 样本含量n=150 n=150 平均收入￥1000 ￥1000 标准差 ￥200 ￥800 标准误 ￥16.33 ￥65.32 95%的C|(968,1032) (872,1128) 问题 两人群收入的离散(“贫富”分化)程度如何?
[开篇案例] 北京地区大学教授与合资企业职工收入比较 统计量 大学教授 合资企业职工 样本含量 n=150 n=150 平均收入 ￥1000 ￥1000 标准差 ￥ 200 ￥ 800 标准误 ￥16.33 ￥65.32 95%的CI （968，1032） （872，1128） 问题： 两人群收入的离散（“贫富”分化）程度如何？
假设检验的基本概念 某项市场调研想分析一次特定的广告大战之后 是否明显提高了某彩电在消费者中的知名度 ?是否显著激发了消费兴趣?--显著性检验 1、零假设与备择假设 零假设( null hypothesis,H)又称无差异假设 备择假设( alternative hypothesis,H1):单双侧 2、假设检验的分类 参数检验( parametric tests)要求明确的总体分布 非参数检验(non- parametric tests)无须总体分布 3、显著性水平:样本参数偏离总体参数的概率
一、假设检验的基本概念 某项市场调研想分析一次特定的广告大战之后 是否明显提高了某彩电在消费者中的知名度 ？是否显著激发了消费兴趣？----显著性检验 1、零假设与备择假设 零假设（null hypothesis, H0）又称无差异假设 备择假设（alternative hypothesis, H1）：单双侧 2、假设检验的分类 参数检验(parametric tests)要求明确的总体分布 非参数检验(non-parametric tests)无须总体分布 3、显著性水平：样本参数偏离总体参数的概率
4、假设检验的基本步骤 正确给出两类假设及检验水平; 正确选择并计算样本统计量的值: 将样本统让量与由样本含量、检验水平及统计量 的理论分布决定的临界值比较,获得样本统 计量大(小)于临界值的概率P; 将P与检验水平比较,并做出是否拒绝或不拒绝 零假设的决策 5、两类错误: 接受Ho 拒绝H H0.为真 型错误 H0为假 型错误
4、假设检验的基本步骤 正确给出两类假设及检验水平； 正确选择并计算样本统计量的值； 将样本统计量与由样本含量、检验水平及统计量 的理论分布决定的临界值比较，获得样本统 计量大（小）于临界值的概率P； 将P与检验水平比较，并做出是否拒绝或不拒绝 零假设的决策。 5、两类错误： 接受H0 拒绝H0 H0为真 --- I型错误 H0为假 II型错误 ---
二、One- Sample tests(单样本检验) Hypothesis Testing Methodology Z Test for the mean( o Known总体方差已知) p-Value Approach to Hypothesis Testing Connection to Confidence Interval Estimation One Tail Test(单侧检验) t Test of Hypothesis for the mean Z Test of Hypothesis for the Proportion
二、One-Sample Tests （单样本检验） •Hypothesis Testing Methodology •Z Test for the Mean (s Known总体方差已知) • p-Value Approach to Hypothesis Testing •Connection to Confidence Interval Estimation •One Tail Test（单侧检验） • t Test of Hypothesis for the Mean •Z Test of Hypothesis for the Proportion