拒绝域与检验统计量 ◆拒绝域是指能够作出拒绝原假设这一结论的 所有可能的样本取值范围。 ◆检验统计量是根据样本数据计算出来的,并 奖人据以对原假设和备择假设作出决策的某种样 本统计量
㈡ 拒绝域与检验统计量 拒绝域是指能够作出拒绝原假设这一结论的 所有可能的样本取值范围。 检验统计量是根据样本数据计算出来的，并 据以对原假设和备择假设作出决策的某种样 本统计量
单侧检验与双侧检验 ◆单侧检验是指检验统计量的取值位于其抽样 分布的某一侧范围内时拒绝原假设,也就是 说抽样分布的某一侧构成了拒绝域。 ◆双侧检验是指检验统计量的取值位于其抽样 分布的任何一侧范围内时拒绝原假设,也就 是说抽样分布的左右两侧共同构成了拒绝域
㈢ 单侧检验与双侧检验 单侧检验是指检验统计量的取值位于其抽样 分布的某一侧范围内时拒绝原假设，也就是 说抽样分布的某一侧构成了拒绝域。 双侧检验是指检验统计量的取值位于其抽样 分布的任何一侧范围内时拒绝原假设，也就 是说抽样分布的左右两侧共同构成了拒绝域
假设检验中的两类错误 次次 ◆第Ⅰ类错误/弃真错误( type i error) 当原假设为真时拒绝原假设。犯第Ⅰ类错误的概率 通常记为a。 ◆第Ⅱ类错误/取伪错误( type I error) 当原假设为假时没有拒绝原假设。犯第Ⅱ类错误的 概率通常记为β 在统计实践中,进行假设检验时一般先控制第Ⅰ类 错误发生的概率,并确定犯第Ⅰ类错误的概率最大值, 称为检验的显著性水平。显著性水平一般选择为0.05和 0.01
二、假设检验中的两类错误** 第Ⅰ类错误/弃真错误 (type Ⅰ error) 当原假设为真时拒绝原假设。犯第Ⅰ类错误的概率 通常记为 。 第Ⅱ类错误/取伪错误(type Ⅱ error) 当原假设为假时没有拒绝原假设。犯第Ⅱ类错误的 概率通常记为 。 在统计实践中，进行假设检验时一般先控制第Ⅰ类 错误发生的概率，并确定犯第Ⅰ类错误的概率最大值， 称为检验的显著性水平。显著性水平一般选择为0.05和 0.01。
假设检验的步骤 1.确定原假设和备择假设; 2.选择检验统计量; 3.确定检验的显著性水平a; 4.用显著性水平来确定拒绝原假设H的检验统 计量的临界值、拒绝域; 5.根据样本数据,计算检验统计量的值; 多A6.0)统计的值与临值述行比教,并 假设H否则不拒绝原假设H 或(2)根据第5步的检验统计量的值计算p值 运用P值来确定是否拒绝
假设检验的步骤 1.确定原假设和备择假设； 2.选择检验统计量； 3.确定检验的显著性水平 ； 4.用显著性水平来确定拒绝原假设 的检验统 计量的临界值、拒绝域； 5.根据样本数据，计算检验统计量的值； 6.⑴将统计量的值与临界值进行比较，并作出 决策：若统计量的值落在拒绝域内，拒绝原 假设 ，否则不拒绝原假设 。 或⑵根据第5步的检验统计量的值计算 值。 运用 值来确定是否拒绝。 H0 H0 H0 p p
)总体方差已知时正态总体均值的假设检验 当总体方差σ已知,用正态分布来检验总 体均值的假设值的情况如下: (1)当样本数n≥30(大样本)时的任 Y意分布总体,(根据中心极限定理) (2)当样本数n-30(小样本)但是总 体是正态分布的
㈠ 总体方差已知时正态总体均值的假设检验 当总体方差 已知，用正态分布来检验总 体均值的假设值的情况如下： ⑴ 当样本数 （大样本）时的任 意分布总体，(根据中心极限定理)； ⑵ 当样本数 （小样本）但是总 体是正态分布的。 2 n 30 n 30