第六章 统计假设检验.ppt

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1、第一节统计假设检验的基本原理和方法第二节单个平均数的假设检验第三节两个平均数相比较的假设检验第四节百分数的假设检验第五节参数的区间估计第六章统计假设测验（显著性检验）第一节统计假设检验的基本原理和方法一、统计推断的概念统计推断：是指用一个或一系列样本的结果去估计总体可能的结果的过程。统计推断基本上包括两大部分的内容，一是假设测验，二是参数估计。统计推断参数估计假设测验点估计区间估计统计推断的前提条件：资料必须来自随机样本；统计数的分布规律必须已知。二、统计假设测验的意义[例]有一水稻施肥试验，甲乙两种施肥方法的水稻产量如下x1(甲)x2(乙)8.29.68.78.99.48.51

2、0.711.29.210.911.110.8Σ=53.3Σ=63.9=8.88=10.65能否仅凭这两个平数的差值-=1.77，立即得出甲与乙两种施肥方法的水稻产量不同的结论呢？统计学认为，这样得出的结论是不可靠的。因为如果我们再做一次甲乙两种施肥方法试验，又可得到两个样本资料。由于抽样误差的随机性，两样本平均数就不一定是8.88和10.65，其差值也不一定是1.77。造成这种差异可能有两种原因，一是两种施肥方法不同造成的差异，即是两种施肥方法本质不同所致，另一可能是试验误差（或抽样误差）。二、统计假设测验的意义对两个样本进行比较时，必须判断样本间差异是抽样误差造成的，还是本质不同引

3、起的。如何区分两类性质的差异？怎样通过样本来推断总体？这正是显著性检验要解决的问题。二、统计假设测验的意义二、统计假设测验的意义两个总体间的差异如何比较？一种方法是研究整个总体，即由总体中的所有个体数据计算出总体参数进行比较。这种研究整个总体的方法是很准确的，但常常是不可能进行的，因为总体往往是无限总体，或者是包含个体很多的有限总体。因此，不得不采用另一种方法，即研究样本，通过样本研究其所代表的总体。二、统计假设测验的意义设甲施肥方法的总体平均数为，乙施肥方法的总体平均数为，试验研究的目的，就是要给、是否相同做出推断。由于总体平均数、未知，在进行显著性检验时只能以样本平均数、作为检验

4、对象，更确切地说，是以（-）作为检验对象。观测值由两部分组成，即若样本含量为n，则可得到n个观测值：样本平均数：对于接受不同处理的两个样本来说，则有：二、统计假设测验的意义处理效应试验误差表面效应虽然处理效应（-）未知，但试验的表面效应是可以计算的，借助数理统计方法可以对试验误差作出估计。所以，可从试验的表面效应与试验误差的权衡比较中间接地推断处理效应是否存在，这就是显著性检验的基本思想。二、统计假设测验的意义先假设真实差异不存在，表面差异全为试验误差。然后计算这一假设出现的概率，根据小概率事件实际不可能性原理，判断假设是否正确。这是对样本所属总体所做假设是否正确的统计证明，称为统计

5、假设测验(statisticalhypothesistest)。二、统计假设测验的意义三、显著性检验的基本步骤（一）首先对试验样本所在的总体作假设无效假设：=或-=0或无效假设是被检验的假设，通过检验可能被接受，也可能被否定。提出H0的同时相应地提出一对应假设，备择假设：或或备择假设是在无效假设被否定时准备接受的假设。如何才能判断Ho是否正确？就需要一个界限和标准。统计区间：在统计假设检验中“接受”或“否定”所提出的“无效假设”Ho的概率范围，称为统计区间。显著水平：统计推断时，衡量差异显著性程度的概率标准，称为显著性水平，以α表示。常用显著水平α=0.05称为5%的显著水平α=0.

6、01称为1%的显著水平也有用α=0.25称为25%的显著水平α=0.10称为10%的显著水平（一）首先对试验样本所在的总体作假设µ0=360kg，σ=40kgn=16，x=380kg－µµ≠µ0？原品种新品系（二）在无效假设成立的前提下，计算无效假设正确的概率在H0：μ=μ0（360kg）为正确的前提下，样本平均数=380kg则是此分布总体中的一个随机变量，据此，就可以根据正态分布求概率的方法算出在平均数μ=360kg的总体中，抽到一个样本平均数和μ相差≥20kg的概率，从而确定是接受或否定H0。（二）在无效假设成立的前提下，计算无效假设正确的概率（二）在无效假设成立的前提下，计算无

7、效假设正确的概率0f()查附表2，即得u值对应的概率p＜0.05。表明20Kg差异属于试验误差的概率小于5%。根据小概率事件实际不可能性原理，这个假设应被否定，即表面差异不全为试验误差，新品系与原品种之间存在真实差异。统计上，当1%＜p≤5%称所测差异显著，p≤1%称差异极显著，p＞5%称差异不显著，所以，统计假设测验又叫差异显著性测验(differencesignificancetest)判定是否属小概率事件的概率值叫显著水平(significantle