2、备择假设。是与原假设相对立的假设,即原假设 被否定之后而决定选择的假设,一般用H表示,例如 0:A≤ H1:> H0:y≥401:<0 (三)双侧检验与单侧检验
2、备择假设。是与原假设相对立的假设，即原假设 被否定之后而决定选择的假设，一般用H1表示 ，例如 0 0 H : 1 0 H : 0 0 H : 1 0 H : （三）双侧检验与单侧检验
双侧检验与单侧检验 (假设的形式) 研究的问题 假设 双侧检验左侧检验右侧检验 0 u=p ≥o u≤p u Ho u> Ho
双侧检验与单侧检验 (假设的形式) 假设 研究的问题 双侧检验 左侧检验 右侧检验 H0 = 0 0 0 H1 ≠0 < 0 > 0
双侧检验 (原假设与备择假设的确定) 双侧检验属于决策中的假设检验。也就是说, 不论是拒绝H还是接受H,我们都必需采 取相应的行动措施 2.例如,某种零件的尺寸,要求其平均长度为 10厘米,大于或小于10厘米均属于不合格 3.建立的原假设与备择假设应为 H=≠
双侧检验 （原假设与备择假设的确定） 1. 双侧检验属于决策中的假设检验。也就是说， 不论是拒绝H0还是接受H0，我们都必需采 取相应的行动措施 2. 例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为 10厘米，大于或小于10厘米均属于不合格 3. 建立的原假设与备择假设应为 • H0 : = 10 H1 : 10
双侧检验 (例子) 例如问题为:检验该企业生产的零件平均 长度为4厘米 该企业生产的零件平均长度是4厘米吗? (属于决策中的假设) 提出备择提出原假设: 假设:=4
双侧检验 （例子） . 例如问题为: 检验该企业生产的零件平均 长度为4厘米 该企业生产的零件平均长度是4厘米吗? (属于决策中的假设) • 提出备择提出原假设: H0 : = 4 • 假设: H1 : 4
双侧检验 (显著性水平与拒绝域) 抽样分布 置信水平 拒绝域 拒绝域 a/2 a/2 接受域 临界值 临界值样本统计量
双侧检验 （显著性水平与拒绝域 ） H0值 临界值 临界值 a/2 a/2 样本统计量 拒绝域 拒绝域 接受域 抽样分布 1 - a 置信水平