假设检验基本思想

假设检验:

  1. 什么是假设:对总体参数(均值、比例等)的具体数值所作的陈述。比如,我认为新的配方要先要比原来的更好。
  2. 什么是假设检验:先对总体参数提出某种假设,然后利用样本的信息判断假设是否成立的过程。比如:上面的假设是接收还是拒绝呢。

假设检验的应用:

  • 推广新的教育方案以后,教学效果是否有所提高
  • 醉驾判定为刑事犯罪后,是否会使得交通事故减少
  • 男生和女生在选文理科时,是否存在性别因素影响

假设检验基本思想(小概率反证法思想):

小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0),再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小,如可能性小,则认为假设不成立,若可能性大,则还不能认为不假设成立。

显著性水平:

  • 一个概率值,原假设为真时,拒绝原假设的概率。表示为\alpha,常用值为0.01,0.05,0.1
  • 一个公司要来招聘,本来实际有200人准备浑水摸鱼,但公司希望只有5%的人是浑水摸鱼的,所以,可能会有200*0.05=4个人混进来,所谓的显著性水平\alpha,就是你允许最多有多大比例浑水摸鱼通过测试。

假设检验步骤:

  1. 提出假设
  2. 确定适当的检验统计量
  3. 规定显著性水平
  4. 计算检验统计量的值
  5. 做出统计决策

原假设与备择假设:

  • 待检验的假设叫做原假设,也叫作0假设,表示为H0。(一般都是说没有差异,没有改变,没有……)
  • 与原假设对立的假设,叫做备择假设
  • 一般在比较的时候,主要有等于、大于、小于

检验统计量:

  1. 计算检验统计量
  2. 根据给定的显著性水平,查表得出相应的临界值
  3. 将检验统计量的值与显著性水平的值进行比较
  4. 得出拒绝或接受原假设的结论

检验中的小概率:

  • 在一次试验中,一个几乎不可能发生的事情发生的概率
  • 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
  • 小概率由我们事先确定的

P值:

  • 是一个概率值
  • 如果原假设为真,P-值是抽样分布中大于或小于样本统计计量的概率
  • 左侧检验时,P-值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积
  • 右侧检验时,P-值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积

左侧检验与右侧检验:

  • 当关键词有不得少于/低于的时候用左侧检验。比如:灯泡的使用寿命不得低于700小时
  • 当关键词有不得多于/高于的时候用右侧检验。比如:次品率不得高于5%
  • 双侧检验,\alpha/2

检验结果:

单侧检验:

  • 若p值 > \alpha,不拒绝H0
  • 若p值 < \alpha​​​​​​​ ,拒绝H0

双侧检验:

  • 若p值 > \alpha/2,不拒绝 H0
  • 若p值 < \alpha/2,拒绝H0

 

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