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第九章假設檢驗(一)12§9.1假設檢驗的基本概念

假設檢驗：對一個或多個總體的概率分布或參數的假設.所作的假設可以是正確的,也可以是錯誤的.

為判斷所作的假設是否正確,從總體中抽取樣本,根據樣本的取值,按一定的原則進行檢驗,然后,作出接受或拒絕所作假設的決定.何為假設檢驗?23

例1.

某廠有一批產品,按國家規定標準,次品率不得超過4％才能出廠。現從中任取10件進行檢驗(每次取1件，取后放回)，發現有4件次品，問該批產品能否出廠？1.問題的提出假設該批產品的次品率為p，問題：檢驗假設p4%是否成立？利用抽樣的結果來判斷這一假設是否成立。3若以X表示折斷力，那么這個例子的問題就化為：如何根據抽樣的結果來判斷等式：“EX＝570”是否成立。例2.某車間生產的一種銅絲，其折斷力服從N(570,64)。現改變生產工藝，并從新產品中抽取10個樣品進行測量，得＝575.2(N),問折斷力大小與原來是否相同？(假定方差不會改變)。5

上述例子的共同特點是：先對總體的參數或總體的分布函數的形式作某種假設H0，然后由抽樣結果對假設H0是否成立進行推斷。在數理統計學中，稱檢驗假設H0的方法為假設檢驗。56在假設檢驗中，通常把那個需要我們去檢驗是否為真的假設H0稱為原假設或者零假設。如例1中的假設H0：p4%，例2中的假設H0：EX＝570,等等。例1，例2是對總體參數的假設進行判斷，這類問題稱為參數的假設檢驗。67檢驗假設的依據是“小概率事件在一次試驗中實際上是不可能發生”原理(概率論中稱它為實際推斷原理).它是指這樣一個信念：概率很小的事件在一次實際試驗中是不可能發生的。如果發生了，人們寧愿認為該事件的前提條件起了變化。2.假設檢驗的基本思想78

小概率原理又稱實際推斷原理，它是概率論中一個基本而有實際價值的原理，在日常生活中也有廣泛應用。人們出差，旅行可以放心大膽地乘坐火車，原因是｛火車出事故｝這事件的概率很小，在一次試驗（乘坐一次火車）中，這個小概率事件實際上不會發生的。89假設檢驗的基本思想...因此我們拒絕假設

=50...如果這是總體的假設均值樣本均值m=50抽樣分布H0這個值不像我們應該得到的樣本均值...20910總體假設檢驗的過程抽取隨機樣本均值

x

=20我認為人口的平均年齡是50歲

提出假設

拒絕假設別無選擇!

作出決策1011假設檢驗所以可行，其理論背景為實際推斷原理，即“小概率原理”假設檢驗的內容參數檢驗非參數檢驗總體均值、均值差的檢驗總體方差、方差比的檢驗分布擬合檢驗符號檢驗等假設檢驗的理論依據1112

某廠生產的螺釘,按標準強度為68克/mm2,而實際生產的螺釘強度

X服從

N(,3.62).若

E(X)==68,則認為這批螺釘符合要求,否則認為不符合要求.為此提出如下假設:H0:=68稱為原假設或零假設

原假設的對立面:H1:

68稱為備擇假設現從該廠生產的螺釘中抽取容量為36的樣本,其樣本均值為

,問原假設是否正確?

引例1213若原假設正確,則故

取較大值是小概率事件因而,即偏離68不應該太遠,是小概率事件,偏離較遠由于1314規定為小概率事件的概率大小,通常取

=0.05,0.01,…例如,取=0.05,

則因此,可以確定一個常數c,使得1415由(,66.824)與(69.18,+)為檢驗的拒絕域

而區間現落入接受域,則接受原假設

H0:=68為檢驗的接受域(實際上沒理由拒絕),稱的取值區間

(66.824,69.18)1516顯著性水平和拒絕域

(雙側檢驗)0臨界值臨界值a/2

a/2

樣本統計量拒絕H0拒絕H0抽樣分布1-置信水平1617顯著性水平和拒絕域

(雙側檢驗)0臨界值臨界值

a/2a/2

樣本統計量拒絕H0拒絕H0抽樣分布1-置信水平1718顯著性水平和拒絕域

(雙側檢驗)0臨界值臨界值a/2

a/2

樣本統計量拒絕H0拒絕H0抽樣分布1-置信水平1819

由引例可見,在給定的前提下,接受還是拒絕原假設完全取決于樣本值,因此所作檢驗可能導致以下兩類錯誤的產生：第一類錯誤棄真錯誤第二類錯誤取偽錯誤1920H0

為真H0

為假真實情況所作判斷接受H0拒絕H0正確正確第一類錯誤

(棄真)第二類錯誤

(取偽)

假設檢驗的兩類錯誤犯第一類錯誤的概率通常記為犯第二類錯誤的概率通常記為20H0:無罪假設檢驗中的兩類錯誤(決策結果)陪審團審判裁決實際情況無罪有罪無罪正確錯誤有罪錯誤正確H0檢驗決策實際情況H0為真H0為假未拒絕H0正確決策(1–a)第Ⅱ類錯誤(b)拒絕H0第Ⅰ類錯誤(a)正確決策(1-b)假設檢驗就好像一場審判過程統計檢驗過程22

錯誤和

錯誤的關系你不能同時減少兩類錯誤!和的關系就像翹翹板，小就大，大就小2223

希望所用的檢驗方法盡量少犯錯誤,但不能完全排除犯錯誤的可能性.在樣本的容量給定的情形下,不可能使兩者都很小,降低一個,往往使另一個增大.

假設檢驗的指導思想是:控制犯第一類錯誤的概率不超過,然后,若有必要,通過增大樣本容量的方法,減少

.

2324所以,拒絕H0的概率為

,又稱為顯著性水平,越大,犯第一類錯誤的概率越大,即越顯著.本引例中

犯第一類錯誤的概率

=P(拒絕H0|H0為真)若H0為真,則2425/2/2H0

真H0

不真2526

一般,作假設檢驗時,先控制犯第一類錯誤的概率,

在保證的條件下使

盡量地小.要降低一般要增大樣本容量.本課程僅考慮控制

.

備擇假設可以是單側的,也可以是雙側的.引例中的備擇假設是雙側的.如果根據以往的生產情況,

0=68.現采用了新工藝,關心的是新工藝能否提高螺釘強度,

越大越好.此時,可作如下的假設檢驗:注1o注2o2627右側檢驗：

原假設

H0:=68；備擇假設

H1:

>68當原假設H0:=0=68為真時,取較大值的概率較小當備擇假設H1:>68為真時,取較大值的概率較大給定顯著性水平

,根據可確定拒絕域2728因而,接受域稱這種檢驗為右側檢驗.原假設

H0:=0=68備擇假設H1:

<68左側檢驗類似可確定拒絕域因而,接受域2829顯著性水平和拒絕域

(左側檢驗)0臨界值a樣本統計量拒絕H0抽樣分布1-置信水平觀察到的樣本統計量2930顯著性水平和拒絕域

(左側檢驗)0臨界值a樣本統計量拒絕H0抽樣分布1-置信水平3031顯著性水平和拒絕域

(右側檢驗)0臨界值a樣本統計量拒絕H0抽樣分布1-觀察到的樣本統計量置信水平3132顯著性水平和拒絕域

(右側檢驗)0臨界值a樣本統計量抽樣分布1-置信水平拒絕H03233關于零假設與備擇假設的選取H0與H1地位應平等,但在控制犯第一類錯誤的概率的原則下,使得采取拒絕H0的決策變得較慎重,即H0

得到特別的保護.因而,通常把有把握的、有經驗的結論作為原假設,或者盡可能使后果嚴重的錯誤成為第一類錯誤.注3o3334假設檢驗的步驟

根據實際問題所關心的內容,建立原假設H0與備擇假設H1

在

H0為真時,選擇一個合適的檢驗統

計量V,它的分布是已知的,由H1確定

拒絕域的形式

給定顯著性水平,對應的拒絕域雙側檢驗右邊檢驗左邊檢驗其中3435第二節正態總體均值和方差的假設檢驗一.設X~N(,2),而2為已知.U檢驗(1)已知2.待檢驗的假設:H0:=0,

檢驗水平:(給定的小量)----雙邊檢驗

第一步

提出假設

H0:=0(原假設);

H1:0(備選假設).第二步

構建檢驗統計量3536第三步

確定拒絕域第四步

由樣本提供的信息計算出u

的值,并對H0的正確性進行推斷.若

則拒絕原假設(H0偽)若

則接受原假設(H0真)第五步

給出結論假設檢驗統計量拒絕域推斷結論3637例1

我國健康成年男子的脈搏平均為72次/分，標準差為6.4次/分,現從某體院男生中,隨機抽出25人,測得平均脈搏為68.6次/分.根據經驗脈搏X服從正態分布.如果標準差不變,試問該體院男生的脈搏與一般健康成年男子的脈搏有無差異？并求出體院男生脈搏的置信區間.

解：此例是在已知=6.4的情況下，第二步

統計量第一步

檢驗假設H0:=72,37對于=0.05，查標準正態分布表得因為|u0|=2.656>1.96，故拒絕H0.第三步

確定拒絕域拒絕域:|u|>1.96第五步

結論該體院男生的脈搏與一般健康成年男子的脈搏存在差異。第四步

現在n=25,=68.6,39由于

所以，該體院男生脈搏的95%的置信區間為

[66.1,71.1]。39H0原假設;H1備選假設第一步提出假設

H0:=0(原假設);H1:>0(備選假設).第二步構建檢驗統計量（2）（右邊檢驗）H0:＝0；H1：>0，

此時樣本信息顯示>0第三步確定拒絕域第四步由樣本提供的信息計算出

的值,并對H0的正確性進行推斷.若則拒絕原假設(H0偽)若則接受原假設(H0真)第五步給出結論類似可以由左邊檢驗。相應的拒絕域形式為42例2

已知某零件的質量X~N(