正态总体的参数(精)演示教学.ppt

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1、正态总体的参数(精)0000<0>0U检验法(2已知)原假设H0备择假设H1检验统计量及其H0为真时的分布拒绝域20000<0>0T检验法(2未知)原假设H0备择假设H1检验统计量及其H0为真时的分布拒绝域3例1某厂生产小型马达,其说明书上写着:这种小型马达在正常负载下平均消耗电流不会超过0.8安培.现随机抽取16台马达试验,求得平均消耗电流为0.92安培,消耗电流的标准差为0.32安培.假设马达所消耗的电流服从正态分布,取显著性水平为=0.05,问根据这个样

2、本,能否否定厂方的断言?解根据题意待检假设可设为4H0:0.8；H1:>0.8未知,故选检验统计量:查表得t0.05(15)=1.753,故拒绝域为现故接受原假设,即不能否定厂方断言.5解二H0:0.8；H1:<0.8选用统计量:查表得t0.05(15)=1.753,故拒绝域现故接受原假设,即否定厂方断言.6由例1可见:对问题的提法不同(把哪个假设作为原假设),统计检验的结果也会不同.由于假设检验是控制犯第一类错误的概率,使得拒绝原假设H0的决策变得比较慎重,也就是H0得到特别的保护.因而,通常把有把握的,经验的结

3、论作为原假设,或者尽量使后果严重的错误成为第一类错误.上述两种解法的立场不同，因此得到不同的结论.第一种假设是不轻易否定厂方的结论；第二种假设是不轻易相信厂方的结论.72022>022<022022=02202原假设H0备择假设H1检验统计量及其在H0为真时的分布拒绝域检验法(已知)（2）关于2的检验82022>022<022022=02202原假设H0备择假设H1检验统计量及其在H0为真时的分布拒绝域(未知)9例2某汽车配件厂在新工艺下对加工好的25个活塞的直径

4、进行测量,得样本方差S2=0.00066.已知老工艺生产的活塞直径的方差为0.00040.问进一步改革的方向应如何？(P.244例6)解一般进行工艺改革时,若指标的方差显著增大,则改革需朝相反方向进行以减少方差；若方差变化不显著,则需试行别的改革方案.设测量值,需考察改革后活塞直径的方差是否步大于改革前的方差？故待检验假设可设为：10H0:20.00040；H1:2>0.00040.此时可采用效果相同的单边假设检验H0:2=0.00040；H1:2>0.00040.取统计量拒绝域0：落在0内,故拒绝H0.即改革后的

5、方差显著大于改革前的方差,因此下一步的改革应朝相反方向进行.11设X~N(112),Y~N(222),两样本X,Y相互独立,样本(X1,X2,…,Xn),(Y1,Y2,…,Ym)样本值(x1,x2,…,xn),(y1,y2,…,ym),显著性水平两个正态总体121–2=(12，22已知)(1)关于均值差1–2的检验1–21–21–2<1–2>1–2原假设H0备择假设H1检验统计量及其在H0为真时的分布拒绝域131–2=1–21–21–2<

6、1–2>1–2其中12,22未知12=22原假设H0备择假设H1检验统计量及其在H0为真时的分布拒绝域1412=221222122212>22122212<22(2)关于方差比12/22的检验1,2均未知原假设H0备择假设H1检验统计量及其在H0为真时的分布拒绝域15例3杜鹃总是把蛋生在别的鸟巢中,现从两种鸟巢中得到杜鹃蛋24个.其中9个来自一种鸟巢,15个来自另一种鸟巢,测得杜鹃蛋的长度(mm)如下:m=1519.820.020.320.820.920.921.021

7、.021.021.221.522.022.022.122.3n=921.221.621.922.022.022.222.822.923.2试判别两个样本均值的差异是仅由随机因素造成的还是与来自不同的鸟巢有关().16解H0:1=2；H1:12取统计量拒绝域0：统计量的值落在0内,因此拒绝H0即杜鹃蛋的长度与来自不同的鸟巢有关.17例4假设机器A和机器B都生产钢管,要检验A和B生产的钢管的内径的稳定程度.设它们生产的钢管内径分别为X和Y,都服从正态分布X~N(1,12),Y~N(2,22)现从A生产的钢管中抽

8、出18根,测得s12=0.34,从B生产的钢管中抽出13根,测得s22=0.29,设两样本相互独立.问是否能认为两台机器生产的钢管内径的稳定程度相同?(取=0.1)18解H0:12=22；H1:1222查表得F0.05(17,12)=2.59,F0.