第八章参数假设检验-医学资料.ppt

 假设检验的思想, 正态总体均值的检验, 正态总体方差的检验,第八章 参数假设检验,参数估计的方法是通过分析样本而估计总体参数 的取值(点估计)或总体参数落在什么范围(区间估计)， 而有些实际问题中，我们不一定要了解总体参数的取 值或范围，而只想知道总体的参数有无明显变化，或 是否达到既定的要求，或两个总体的某个参数有无明 显差异等这类问题就是参数的假设检验问题简 介,【例1】质量检测 用包装机包装糖果,每袋重量为 服从正态分布的随机变量.当机器正常时,其均值为0.5 公斤,标准差为0.015公斤.为检验包装机工作是否正常, 随机抽9袋,称得重量(单位:公斤)为: 0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512 问该包装机工作是否正常?,1、假设检验的思想与方法,先看一个例子问题 已知总体(袋装糖重量)x~N(μ,0.015 2),其中 μ未知,根据样本值来判断μ=0.5还是μ≠0.5?,答案 认为μ=0.5[接受μ=0.5],或认为μ≠0.5[拒 绝μ=0.5],理论依据 统计推断原理——小概率事件在一次试 验中几乎不发生.,解决步骤,(1)提出假设,问题,(2)给定检验法则,利用样本值依统计推断原理作 出判断:,接受H0(即拒绝H1) ——认为包装机工作正常,拒绝H0(即接受H1) ——认为包装机工作不正常, 如何给定检验法则？,由于待检验的是总体均值μ，故自然想到能否 用统计量样本均值 来进行判断。

统计推断原理,因为 是μ的无偏估计，所以观察值 在一定程 度上反映了μ的大小从而,当假设H0为真时,观察值 与的 偏差一般不 应太大，即,注意到：,故应有,分析,由此可得判定法则：选定一适当正数k，使得当 样本值满足,由此可得判定法则：选定一适当正数k，使得当 样本值满足,由于作出判断的依据仅为一个样本值，所以我们 会犯两种类型的错误：, 如何确定正数k？,第一类错误[弃真]——H0实际为真而作出拒绝H0,第二类错误[取伪]——H0实际为假而作出拒绝H0,如何确定临界值k,犯两类错误的概率分别为,尽管主观上希望犯两类错误的概率都很小但 在样本容量一定的情况下，不能同时控制犯两类错误 的概率一般，称控制犯第一类错误概率的检验问题为 显著性检验问题为此,给定一个较小的正数α(0 α1),使有,在此条件下确定k的值.,小概率事件,两类错误,在例1中,当假设H0为真时,统计量,由,得,至此，在显著性水平α下,根据所给一个样本值 按统计推断原理作出最终判断：,,接受H0,拒绝H0,,小概率事件,接受,拒绝,在例1中,取显著性水平α=0.05,由样本值,0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512,经计算得,而,查表得,计算检验统计量观察值为,由,作出拒绝H0,即认为包装机工作不正常.,,例1解,现在在一次实验中,小概率事件{|u|≥k}竟然发生,根据统计推断原理有理由怀疑假设的正确性,从而拒绝假设H0.,基 本 概 念,统计量,检验统计量,假设,原假设,(双边)备择假设,正小数α,显著性水平,区域,(H0的)拒绝域,基本概念,在显著性水平α下,检验假设,拒绝域的边界点,临界点,,,,,,,拒绝H0,接受H0,拒绝H0,检验问题提法:,双边检验,左边检验,右边检验,检验问题提法,由例1得:单正态总体方差已知时均值的,双边检验拒绝域,左边检验拒绝域,右边检验拒绝域,类似可得:,【例2】,单边检验,参数的显著性检验问题的步骤:,1、根据题意提出原假设H0与备择假设H1;,2、给定显著性水平α(=0.01,0.05)和容量n;,3、根据H0构造检验统计量U,当H0为真时,U的 分布已知且与未知参数无关;,4、确定拒绝域的形式,并由,确定H0的拒绝域C;,5、抽样,根据样本观察值计算检验统计量U的观 察值 .若 ,则拒绝H0;若 ,则接受H0.,显著性检验步骤,值得注意的是,作参数假设检验时，所构造的检验 统计量与参数区间估计时所用的随机变量在形式上是 一致的。

这是由于假设检验与区间估计仅形式上不同, 而本质上是相通的.,2、正态总体均值与方差的假设检验, 方差已知，均值检验（u检验法）,的拒绝域.,1、均值检验(u检验法,t检验法),【推导】作检验统计量,与未知参数无关，且当H0为真时其分布已知:,一、单正态总体,设总体x~N(μ,σ2),其中σ2已知, μ为待检验参数.在显著性水平为α(0 α1)下求双边检验问题,,U 检验法,由,得拒绝域为,于是,可根据样本值计算统计量的观察值z,并作 出判断:,,也说：在显著性水平α下,总体均值没有显著性变化；,接受原假设H0,,拒绝原假设H0,也说：在显著性水平α下,总体均值有显著性变化□,1、均值检验(U,T检验法),左边检验 假设,【推导】在 为真时,仍取检验统计量为,由,得拒绝域为,,右边检验 假设,拒绝域,[参见P.204:表8.1],至于单边检验问题可类似处理.,此时, 当H0为真时z应较小,当H1为真时-z偏大,故拒绝域形式为:z≤k,【例2】,例2,,,说明,,在方差已知时均值的下列两种检验问题,虽然形式和意义均不同,但在相同的显著性水平下其拒绝 域是相同的.,因此,后者可转化为前者来处理.,下面讨论的各种检验也有类似情形,不再一一说明., 方差未知，均值检验（t检验法）,双边检验 假设,【推导】作检验统计量,与未知参数无关，且当H0为真时其分布已知,,T 检验法,由,得拒绝域为,T检验法,,类似可得单边检验拒绝域[P.204:表8.1],拒绝域,右边检验,,左边检验,拒绝域,续,,,例3,【例3】P.233:4,〖解〗设总体(装配时间)的均值为μ,则检验问题为,这是“方差未知,均值的右边检验”,采用t检验法.,检验统计量为,拒绝域为,由样本值得:,检验统计量观察值为,即观察值落入拒绝域内,故拒绝H0,即认为装配时间显 著地大于10.,续,,2、方差检验（ χ2 检验法）,与未知参数无关，且当H0为真时其分布已知:,设总体x~N(μ,σ2),其中μ , σ2均未知,在显著性水 平α(0 α1)下求双边检验问题,,χ2 检验法,的拒绝域,其中 为常数.,【推导】作检验统计量, 均值未知，方差检验(χ2检验法),由于S2是σ2的无偏估计,故当H0为真时,比值 应 充分接近1,即不能过分大于1或过分小于1,从而拒绝域 形式为：,其中k1,k2由,习惯上对称地取,推导,由χ2-分布的双侧分位点得：,于是，所求拒绝域故为,□,χ2 检验法,*(2)、均值已知，方差检验,〖注〗单边检验拒绝域见表8.1.,拒绝域,双边检验,,χ2 检验法,检验统计量,或,或, 未知同方差的均值差检验(t检验法),1、均值差检验（u检验法，t检验法）,设有两个正态总体,二、双正态总体,的拒绝域,其中δ为已知常数[常用的是δ=0].,在显著性水平为α(0 α1)下求右边检验问题,的拒绝域,其中δ为已知常数[常用的是δ=0].,【推导】作检验统计量,与单正态总体情形类似可得拒绝域为,在显著性水平为α(0 α1)下求右边检验问题,,T 检验法,(1)同未知方差,均值差检验(u检验法，t检验法）,〖注〗其它检验拒绝域见表8.1., 已知方差的均值差检验(u检验法),检验统计量,双边检验拒绝域,〖注〗其它检验拒绝域见表8.1.,(2)已知方差,均值差检验,2、方差检验（F检验法）,仅讨论情形 两正态总体均值未知的方差检验,的拒绝域.,【推导】作检验统计量,在显著性水平为α(0 α1)下求右边检验问题,由于当H0为真时,,而当H1为真时,,故 有偏大的趋势,从而拒绝域形式为,由,得所求拒绝域为,续-1,〖注〗其它检验拒绝域见表8.1.,【例4】P.206,续-2,。