第七章假设检验ppt课件.ppt

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1、1、从一个正态总体中随机抽取n=20的一个随机样本，样本均值为17.25，样本标准差为3.3，则总体均值u的95%的置信区间为（）A.（15.9718.53）B.（15.8118.89）C.（15.1419.36）D.（14.8920.45）2、随即抽取400人的样本，发现26%的上网者为女性，则女性上网者比例的95%的置信区间为（）A.（0.2170.303）B.（0.1170.403）C.（0.2170.403）D.（0.1170.503）3、一项调查表明在外企工作的员工每周平均工作52小时，随机抽取650名员工调查，样本标准差

2、为8.2小时，在外企工作的员工平均每周工作时间的95%的置信区间为（）A.(50.3752.63)B.(51.3752.63)C.(52.3753.63)D.(51.3753.63)第7章假设检验PowerPoint统计学统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验假设检验在统计方法中的地位第7章假设检验§7.1假设检验的基本问题§7.2一个正态总体参数的检验§7.3假设检验中的其他问题§7.1假设检验的基本问题一、假设问题的提出二、假设的表达式三、两类错误四、假设检验的步骤五、假设检验的另一种方法假设检验的概念与思想生产流水线上罐装可

3、乐不断地封装，然后装箱外运.怎么知道这批罐装可乐的容量是否合格呢？把每一罐都打开倒入量杯,看看容量是否合于标准.这样做显然不行！罐装可乐的容量按标准应在350毫升和360毫升之间.每隔一定时间，抽查若干罐.如每隔1小时，抽查5罐，得5个容量的值X1，…，X5，根据这些值来判断生产是否正常.如发现不正常，就应停产，找出原因，排除故障，然后再生产；如没有问题，就继续按规定时间再抽样，以此监督生产，保证质量.通常的办法是进行抽样检查.很明显，不能由5罐容量的数据，在把握不大的情况下就判断生产不正常，因为停产的损失是很大的.当然也不能总认为

4、正常，有了问题不能及时发现，这也要造成损失.如何处理这两者的关系，假设检验面对的就是这种矛盾.正常人的平均体温是37oC吗？当问起健康的成年人体温是多少时，多数人的回答是37oC，这似乎已经成了一种共识。下面是一个研究人员测量的50个健康成年人的体温数据37.136.936.937.136.436.936.636.236.736.937.636.737.336.936.436.137.136.636.536.737.136.236.337.536.937.036.736.937.037.136.637.236.436.637.336

5、.137.137.036.636.936.737.236.337.136.736.837.037.036.137.0正常人的平均体温是37oC吗？根据样本数据计算的平均值是36.8oC，标准差为0.36oC根据参数估计方法得到的健康成年人平均体温的95%的置信区间为(36.7，36.9)。研究人员发现这个区间内并没有包括37oC因此提出“不应该再把37oC作为正常人体温的一个有任何特定意义的概念”我们应该放弃“正常人的平均体温是37oC”这个共识吗？本章的内容就将提供一套标准统计程序来检验这样的观点一、什么是假设?(hypothes

6、is)对总体参数的的数值所作的一种陈述总体参数包括总体均值、比例、方差等分析之前必需陈述我认为该地区新生婴儿的平均体重为3190克!二、什么是假设检验?(hypothesistesting)1.事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.有参数假设检验和非参数假设检验3.采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理三、假设检验中的小概率原理什么小概率？1.在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率2.在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设3.小概率由研究者事先确定什么是小概率

7、？下面我们用一例说明这个原则.小概率事件在一次试验中基本上不会发生.这里有两个盒子，各装有100个球.一盒中的白球和红球数99个红球一个白球…99个另一盒中的白球和红球数99个白球一个红球…99个小概率事件在一次试验中基本上不会发生.现从两盒中随机取出一个盒子，问这个盒子里是白球99个还是红球99个？小概率事件在一次试验中基本上不会发生.我们不妨先假设：这个盒子里有99个白球.现在我们从中随机摸出一个球，发现是此时你如何判断这个假设是否成立呢？假设其中真有99个白球，摸出红球的概率只有1/100，这是小概率事件.这个例子中所使用的

8、推理方法，可以称为小概率事件在一次试验中竟然发生了，不能不使人怀疑所作的假设.带概率性质的反证法不妨称为概率反证法.小概率事件在一次试验中基本上不会发生.它不同于一般的反证法概率反证法的逻辑是：如果小概率事件在一次试验中居然发生，我们