提出假设 1ATISTIG. (三 (结论与建议) 1.原假设和备择假设是一个完备事件组,而且 相互对立 在一项假设检验中,原假设和备择假设必有 个成立,而且只有一个成立 2.先确定备择假设,再确定原偎设 3.等号“=”总是放在原假设上 4.因研究目的不同,对同一问题可能提出不同 的假设(也可能得出不同的结论) 1 2008年月
6 - 18 统计学 STATISTICS (第三版) 2008年8月 1. 原假设和备择假设是一个完备事件组，而且 相互对立 ◼ 在一项假设检验中，原假设和备择假设必有一 个成立，而且只有一个成立 2. 先确定备择假设，再确定原假设 3. 等号“=”总是放在原假设上 4. 因研究目的不同，对同一问题可能提出不同 的假设(也可能得出不同的结论) 提出假设 (结论与建议)
61假设检验的基本原理 61.2怎样做出决策?
6.1.2 怎样做出决策？ 6.1 假设检验的基本原理
1ATISTIG. 假设检验的基本思想 (三 抽样分布 这个值不像我 因此我们拒 们应该得到的 绝假设=50 样本均值 …如果这是总 体的假设均值 20 H=50 样本均值 H 0
6 - 20 统计学 STATISTICS (第三版) 2008年8月 假设检验的基本思想 ... 因此我们拒 绝假设 = 50 ... 如果这是总 体的假设均值 = 50 样本均值 抽样分布 H0 这个值不像我 们应该得到的 样本均值 ... 20
1ATISTIG. 两类错误与显著性水平 (三 1.研究者总是希望能做出正确的决策,但由于决策是建立 在样本信息的基础之上,而样本又是随机的,因而就有 可能犯错误 2.原假设和备择假设不能同时成立,决策的结果要么拒绝 ,要么不拒绝H。决策时总是希望当原假设正确时没 有拒绝它,当原假设不正确时拒绝它,但实际上很难保 证不犯错误 3.第工类错误(α错误) 原假设为正确时拒绝原假设 ■第I类错误的概率记为α,被称为显著性水平 2.第Ⅱ类错误(6错误) 原假设为错误时未拒绝原假设 第Ⅱ类错误的概率记为β(Beta) 6-21 2008年月
6 - 21 统计学 STATISTICS (第三版) 2008年8月 两类错误与显著性水平 1. 研究者总是希望能做出正确的决策，但由于决策是建立 在样本信息的基础之上，而样本又是随机的，因而就有 可能犯错误 2. 原假设和备择假设不能同时成立，决策的结果要么拒绝 H0，要么不拒绝H0。决策时总是希望当原假设正确时没 有拒绝它，当原假设不正确时拒绝它，但实际上很难保 证不犯错误 3. 第Ⅰ类错误(错误) ◼ 原假设为正确时拒绝原假设 ◼ 第Ⅰ类错误的概率记为，被称为显著性水平 2. 第Ⅱ类错误(错误) ◼ 原假设为错误时未拒绝原假设 ◼ 第Ⅱ类错误的概率记为 (Beta)
1ATISTIG. 两类错误的控制 (三 1.一般来说,对于一个给定的样本,如果犯第类错误 的代价比犯第工类错误的代价相对较高,则将犯第工 类错误的概率定得低些较为合理;反之,如果犯第 类错误的代价比犯第工类错误的代价相对较低,则将 犯第工类错误的概率定得高些 2.一般来说,发生哪一类错误的后果更为严重,就应该 首要控制哪类错误发生的概率。但由于犯第类错误 的概率是可以由研究者控制的,因此在假设检验中, 人们往往先控制第类错误的发生概率 2008年月
6 - 22 统计学 STATISTICS (第三版) 2008年8月 两类错误的控制 1. 一般来说，对于一个给定的样本，如果犯第Ι类错误 的代价比犯第Ⅱ类错误的代价相对较高，则将犯第Ⅰ 类错误的概率定得低些较为合理；反之，如果犯第Ι 类错误的代价比犯第Ⅱ类错误的代价相对较低，则将 犯第Ⅰ类错误的概率定得高些 2. 一般来说，发生哪一类错误的后果更为严重，就应该 首要控制哪类错误发生的概率。但由于犯第Ι类错误 的概率是可以由研究者控制的，因此在假设检验中， 人们往往先控制第Ι类错误的发生概率