Chapter13 假设检验

2019-10-03  本文已影响0人  升级打怪最欢呀

一句话描述假设检验的原理为:假定原假设成立,计算检验结果及更差情况的概率,若这一概率很小(小于显著性水平),则认为原假设为假。

一:假设检验基本步骤:

1.确定原假设,备择假设
2.确定检验统计量
3.确定拒绝域
4.确定p值
5.查看样本结果是否位于拒绝域内
6.做出决策

例题:厂商说每瓶糖浆容量符合正态分布X~N(355,25),制药公司认为糖浆的平均容量大于355ml。对100瓶糖浆进行测试,平均容量是356.5ml。指定显著性水平为1%。判断厂商说法是否为真。

1.原假设:糖浆平均容量为355ml
备择假设:糖浆平均容量大于355ml
2.检验统计量为糖浆平均容量的标准分
样本数量大于100,X的均值的分布符合正态分布~N(355,25/100)
将均值转化成Z值为:z = 抽样的均值-E(X)/0.5 = (356.5ml-355ml)/0.5=3
3.拒绝域:从备择假设看是单尾检验,所以拒绝域为P(Z>c)<0.01
4.p值是指得到检验结果及更差的极端情况的概率:
P(Z>3) = 1-0.09987 = 0.0013<0.01
5.样本结果位于拒绝域内
6.拒绝原假设,接受备择假设。即糖浆的平均容量大于355ml。

二:假设检验的错误概率

1.第一类错误:原假设为真,但是却判定该假设为假
位于显著性水平内则判断原假设为假,所以错误概率为显著性水平
2.第二类错误:原假设为假,却判定该假设为真
也就是求在备择假设为真的情况下,判定原假设为真的概率
步骤:1.假定原假设为真,求出判断原假设为真(拒绝域之外)的统计量取值
2.在备择假设为真的条件下,求出上述取值的概率
求取这类错误的条件是备择假设是唯一特定值否则无法求解

三:假设检验的功效

功效:在原假设为假的情况下,判定该假设为假的概率
这个跟第二类错误是对立互补的,并集是整个空间。
功效 = 1-第二类错误的概率

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