概率論第八章假設(shè)檢驗.pptVIP

第八章 假設(shè)檢驗,8.1 假設(shè)檢驗的基本思想 8.2 正態(tài)總體未知參數(shù)的 假設(shè)檢驗 8.3 單側(cè)假設(shè)檢驗,上一章介紹了對總體中未知參數(shù)的估計方法。 本章將討論統(tǒng)計推斷的另一個重要方面 統(tǒng)計假設(shè)檢驗。出于某種需要，對未知的或不完 全明確的總體給出某些假設(shè)，用以說明總體可能 具備的某種性質(zhì)，這種假設(shè)稱為統(tǒng)計假設(shè)。如正 態(tài)分布的假設(shè)，總體均值的假設(shè)等。這個假設(shè)是 否成立，還需要考察，這一過程稱為假設(shè)檢驗， 并最終作出判斷，是接受假設(shè)還是拒絕假設(shè)。 本章主要介紹假設(shè)檢驗的基本思想和常用的檢驗方法，重點解決正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗 。,1 假設(shè)檢驗的基本思想,一、 假設(shè)檢驗問題的提出,二、假設(shè)檢驗的基本思想,三、假設(shè)檢驗中兩類錯誤,統(tǒng)計推斷的另一個重要問題是假設(shè)檢驗問題。 在總體的分布函數(shù)未知或只知其形式，但不知其參 數(shù)的情況下，為了推斷總體的某些性質(zhì)，提出某些 關(guān)于總體的假設(shè)。例如，提出總體服從泊松分布的 假設(shè)，又如，對于正態(tài)總體提出數(shù)學(xué)期望 0的假 設(shè)等。,這里，先結(jié)合例子來說明假設(shè)檢驗的基本思 想和做法。,假設(shè)檢驗就是根據(jù)樣本對所提出的假設(shè)作出 判斷：是接受，還是拒絕。,例1 已知某煉鐵廠的鐵水含碳量X在某種工藝條件下服從正態(tài)分布N(4.55，0.1082)?，F(xiàn)改變了工藝條件，測了五爐鐵水，其含碳量分別為： 4.28，4.40，4.42，4.35，4.37 根據(jù)以往的經(jīng)驗，總體的方差2= 0.1082一般不會改變。試問工藝條件改變后，鐵水含碳量的均值有無改變？,顯然，這里需要解決的問題是，如何根據(jù)樣 本判斷現(xiàn)在冶煉的鐵水的含碳量是服從4.55的 正態(tài)分布呢？還是與過去一樣仍然服從 =4.55的 正態(tài)分布呢？若是前者，可以認為新工藝對鐵水 的含碳量有顯著的影響；若是后者，則認為新工 藝對鐵水的含碳量沒有顯著影響。通常，選擇其 中之一作為假設(shè)后，再利用樣本檢驗假設(shè)的真?zhèn)巍?例2 某自動車床生產(chǎn)了一批鐵釘，現(xiàn)從該批鐵釘中隨機抽取了11根，測得長度(單位：mm)數(shù)據(jù)為： 10.41，10.32，10.62，40.18，10.77，10.64， 10.82， 10.49，10.38，10.59，10.54。 試問鐵釘?shù)拈L度X是否服從正態(tài)分布？,而在本例中，我們關(guān)心的問題是總體X是否服從正態(tài)分布。 如同例1那樣，選擇“是”或“否”作為假設(shè)，然后利用樣本對假設(shè)的真?zhèn)巫鞒雠袛唷?以上兩例都是實際問題中常見的假設(shè)檢驗問題。 我們把問題中涉及到的假設(shè)稱為原假設(shè)或稱待檢假設(shè)，一般用H0表示。而把與原假設(shè)對立的斷言稱為備擇假設(shè)，記為H1。 如例1，若原假設(shè)為H0：= 0=4.55，則備擇假設(shè)為H1：4.55。 若例2的原假設(shè)為H0：X服從正態(tài)分布，則備擇假設(shè)為H1：X不服從正態(tài)分布。,當然，在兩個假設(shè)中用哪一個作為原假設(shè)，哪一個作為備擇假設(shè)，視具體問題的題設(shè)和要求而定。 在許多問題中，當總體分布的類型已知時，只對其中一個或幾個未知參數(shù)作出假設(shè)，這類問題通常稱之為參數(shù)假設(shè)檢驗，如例1。 而在有些問題中，當總體的分布完全不知或不確切知道，就需要對總體分布作出某種假設(shè)，這種問題稱為分布假設(shè)檢驗，如例2。,接下來我們要做的事是：給出一個合理的法則，根據(jù)這一法則，利用巳知樣本做出判斷是接受假設(shè)H0 ，還是拒絕假設(shè)H0。,二、假設(shè)檢驗的基本思想,假設(shè)檢驗的一般提法是：在給定備擇假設(shè)H1下，利用樣本對原假設(shè)H0作出判斷，若拒絕原假設(shè)H0，那就意味著接受備擇假設(shè)H1，否則，就接受原假設(shè)H0。 換句話說，假設(shè)檢驗就是要在原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1中作出拒絕哪一個和接受哪一個的判斷。究竟如何作出判斷呢？對一個統(tǒng)計假設(shè)進行檢驗的依據(jù)是所謂小概率原理，即,概率很小的事件在一次試驗中是幾乎不可能發(fā)生!,例如，在100件產(chǎn)品中，有一件次品，隨機地從中取出一個產(chǎn)品是次品的事件就是小概率事件。 因為此事件發(fā)生的概率=0.01很小，因此，從中任意抽一件產(chǎn)品恰好是次品的事件可認為幾乎不可能發(fā)生的，如果確實出現(xiàn)了次品，我們就有理由懷疑這“100件產(chǎn)品中只有一件次品”的真實性。 那么取值多少才算是小概率呢？這就要視實際問題的需要而定，一般取0.1，0.05，0.01等。,以例1為例：首先建立假設(shè) ：,H0：=0=4.55，H1：4.55。,其次，從總體中作一隨機抽樣得到一樣本觀察值(x1，x2，xn)。,注意到 是的無偏估計量。因此，若H0正確，則,與0的偏差一般不應(yīng)太大，即,不應(yīng)太大，若過分大，我們有理由懷疑H0的正確性而拒 絕H0。由于,因此，考察,的大小等價于考察,的大小，哪么如何判斷,是否偏大呢？,具體設(shè)想是，對給定的小正數(shù)，由于事件,是概率為的小概率事件，即,因此，當用樣本值代入統(tǒng)計量,具體計算得到其觀察值,統(tǒng)計量 稱為檢驗統(tǒng)計量。,當檢驗統(tǒng)計量取某個區(qū)域C中的值時，就拒絕H0，則稱C為H0的拒絕域，拒絕域的邊界點稱為臨界值。如例1中拒絕域為 ，臨界值為 和,若,即說明在一次抽樣中，小概率事件居然發(fā)生了。,因此依據(jù)小概率原理，有理由拒絕H0，接受H1；,，則沒有理由拒絕H0，只能接受H0。,若,將上述檢驗思想歸納起來，可得參數(shù)的假設(shè)檢驗的一般步驟：,(1)根據(jù)所討論的實際問題建立原假設(shè)H0及備擇假設(shè)H1；,(2)選擇合適的檢驗統(tǒng)計量Z，并明確其分布；,(3)對預(yù)先給定的小概率0，由P|Z|z/2= 確定 臨界值z/2 ；,(4)由樣本值具體計算統(tǒng)計量Z的觀察值z，并作出判斷，若|z|z/2 ，則拒絕H0，接受H1；若|z| z/2 ，則接受H0。,現(xiàn)在，我們來解決例1提出的問題：,(1)假設(shè)H0：= 0=4.55，H1：4.55；,(2)選擇檢驗用統(tǒng)計量,(3)對于給定小正數(shù)，如=0.05，查標準正態(tài)分表得到臨界值z/2 =z0.025 =1.96；,因為| z|=3.91.96，所以拒絕H0，接受H1，即認為新工藝改變了鐵水的平均含碳量。,(4)具體計算：這里n=5，,故Z的觀察值,三、假設(shè)檢驗中兩類錯誤,第類錯誤，當原假設(shè)H0為真時，卻作出拒絕 H0的判斷，通常稱之為棄真錯誤，由于樣本的隨機 性，犯這類錯誤的可能性是不可避免的。若將犯這 一類錯誤的概率記為 ，則有P拒絕H0|H0為真=。,第類錯誤，當原假設(shè)H0不成立時，卻作出接 受H0的決定，這類錯誤稱之為取偽錯誤，這類錯誤 同樣是不可避免的。若將犯這類錯誤的概率記為 ， 則有P接受H0|H0為假= 。,自然，我們希望一個假設(shè)檢驗所作的判斷犯這兩 類錯誤的概率都很小。事實上，在樣本容量n固定的 情況下，這一點是辦不到的。因為當減小時，就 增大；反之，當減小時，就增大。,那么，如何處理這一問題呢？ 事實上，在處理實際問題中，一般地，對原假 設(shè)H0，我們都是經(jīng)過充分考慮的情況下建立的，或 者認為犯棄真錯誤會造成嚴重的后果。,例如，原假設(shè)是前人工作的結(jié)晶，具有穩(wěn)定性，從經(jīng)驗看，沒有條件發(fā)生變化，是不會輕易被否定的，如果因犯第類錯誤而被否定，往往會造成很大的損失。 因此，在H0與H1之間，我們主觀上往往傾向于保護H0，即H0確實成立時，作出拒絕H0的概率應(yīng)是一個很小的正數(shù)，也就是將犯棄真錯誤的概率限制在事先給定的范圍內(nèi)，這類假設(shè)檢驗通常稱為顯著性假設(shè)檢驗，小正數(shù)稱為檢驗水平或稱顯著性水平。,8.2 正態(tài)總體下未知參數(shù)的假設(shè)檢驗,一、單個正態(tài)總體情形,1均值的檢驗,原假設(shè)H0： = 0，備擇假設(shè)H1： 0。,(a)2已知,由上節(jié)的討論可知，在H0成立的條件下，選用檢驗統(tǒng)計量,對給定的檢驗水平，查正態(tài)分布表得臨界值z/2，再由樣本值具體計算統(tǒng)計量Z的觀察值z并與z/2比較 ，若|z|z/2 ，則拒絕H0，接受H1；若|z| z/2 ，則接受H0。這種檢驗法常稱為Z檢驗法。,一、單個正態(tài)總體情形,例1 設(shè)某車床生產(chǎn)的鈕扣的直徑X服從正態(tài)分布，根據(jù)以往的經(jīng)驗，當車床工作正常時，生產(chǎn)的鈕扣的平均直徑0=26mm，方差2 =2.62。某天開機一段時間后，為檢驗車床工作是否正常，隨機地從剛生產(chǎn)的鈕扣中抽檢了100粒，測得均值為26.56。假定方差沒有什么變化。試分別在1=0.05，2=0.01下，檢驗該車床工作是否正常？,由1=0.05及2=0.01，查正態(tài)分布表，得臨界值 z1/2 = z0.025=1.96，z2/2 = z0.005=2.58。而,解：原假設(shè)H0： = 0，備擇假設(shè)H1： 0。,因此，| z |=2.151.96，但| z |=2.152.58，故在檢驗水平1=0.05下，應(yīng)當拒絕H0，接受H1，即認為該天車床工作不正常；而在檢驗水平2=0.01下，應(yīng)當接受H0，即認為該天車床工作是正常的。,上例說明： 1）對于同一個問題，同一個樣本，由于檢驗水平不一樣，可能得出完全相反的結(jié)論。因此，在實際應(yīng)用中，如何合理地選擇檢驗水平是非常重要的。,(b) 2未知,由于2未知，因此，不能用Z作為檢驗統(tǒng)計量，但注意到樣本方差,是2的無偏估計量，因此，我們自然會想到用s2代替2，而在第六章的定理3也已經(jīng)證明，在H0成立的條件下，統(tǒng)計量,于是，對給定的顯著性水平0，查t分布表可得臨界值t/2，使P|t| t/2=成立。再由樣本值具體計算統(tǒng)計量T的觀察值t，并與t/2比較，若| t |t/2，則拒絕H0，接受H1；若| t |t/2，則接受H0。這種檢驗法也稱為t 檢驗法。,例2 某廠利用某種鋼生產(chǎn)鋼筋，根據(jù)長期資料的分析，知道這種鋼筋強度X服從正態(tài)分布，今隨機抽取六根鋼筋進行強度試驗，測得強度X(單位：kg/mm2)為 48.5，49.0，53.5，56.0，52.5，49.5。 試問：能否據(jù)此認為這種鋼筋的平均強度為52.0 kg/mm2(=0.05)?,解 設(shè)XN(，2)，,依題意建立假設(shè)H0： = 0，H1： 0。,這里2未知，故在H0成立的條件下應(yīng)選取檢驗統(tǒng)計量,由已知 =0.05，查t分布表得臨界值 t/2 =t0.025(61)=2.571。,又由樣本值算得,因為，| t |0.412.571，故接受H0，即可以認為這種鋼筋的平均強度為52.0 kg/mm2。,2方差的檢驗,設(shè)總體XN(，2)，均未知，(X1，X2，Xn)來自總體X的樣本，要求進行的檢驗(設(shè)顯著性水平為0)為,原假設(shè)H0： = ，備擇假設(shè)H1： 。,是 的無偏估計量，因此由第六章的定理3知當H0為真時，統(tǒng)計量,因此對給定檢驗水平 0，由2分布表求得臨界值 (n1)及 (n1)使,再由樣本值(x1, x2, , xn)具體計算統(tǒng)計量2的觀察值,判斷：,這種檢驗法稱為2檢驗法。,例4 某種電子元件的壽命(單位：h) XN (，2)，其中，2未知。現(xiàn)檢測了16只電子元件，其壽命如下： 159，280，101，212，224，279，179，264， 222，362，168，250，149，260，485，170。 試問元件壽命的方差2是否等于1002(=0.05)？,解 依題意，假設(shè)H0：2=1002，H1：21002，選取檢驗統(tǒng)計量,因此對給定檢驗水平 =0.05，由2分布表求得臨界值,又據(jù)樣本值算得：,因為6.26212.8127.488，所以，應(yīng)接受H0，即可以認為電子元件壽命的方差2與1002無顯著差異。,例5 某廠生產(chǎn)的某種型號的電池，其壽命長期以來服從方差2=5000（小時2）的正態(tài)分布，現(xiàn)有一批這種電池，從它的生產(chǎn)情況來看，壽命的波動性有所改變，現(xiàn)隨機抽取26只電池，測出其壽命的樣本方差s2=9200 （小時2）。問根據(jù)這一數(shù)據(jù)能否推斷這批電池的壽命波動性較以往有顯著改變（取=0.02)?,所以拒絕H0，由此可以推斷這批電池的壽命波動性較以往有顯著改變。,在實際應(yīng)用中，常常遇到兩正態(tài)總體參數(shù)的比較問題，如兩個車間生產(chǎn)的燈泡壽命是否相同；兩批電子元件的電阻是否有差別；兩臺機床加工零件的精度是否有差異等等。一般都可歸納為兩正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗。,因此，對給定顯著性水平0，可查t分布表求得臨界值t/2(n1+n22)。再由樣本值具體計算統(tǒng)計量T的觀察值t，并與t/2(n1+n22)比較，若|t| t/2(n1+n22) ，則拒絕H0，接受H1；若|t| t/2(n1+n22) ，則接受H0。,例5 從甲、乙兩煤礦各抽樣數(shù)次，測得其含灰率(%)如下： 甲礦：24.3，20.8，23.7，21.3，17.4； 乙礦：18.2，16.9，20.2，16.7 假設(shè)各煤礦含灰率都服從正態(tài)分布且方差相等。試問甲、乙兩煤礦含灰率有無顯著差異(=0.05)？,解 依題意，假設(shè)H0：1=2，H1：12。,對給定的檢驗水平 =0.05，查t分布表得臨界值,又由樣本觀察值算得 ：,由于2.2452.365，故接受H0，即可以認為兩煤礦的含灰率無顯著差異。 注意到2.245與臨界值2.365比較接近，為慎重起見，最好再抽樣一次，并適當增加樣本容量，重新進行一次計算再作決定。,例6 下面分別給出兩個文學(xué)家馬克吐溫(Mark Twain)的8篇小品文以及斯諾特格拉斯(Snodgrass)的10篇小品文中由3個字母組成的詞的比例： 馬克吐溫： 0.225，0.262，0.217，0.240，0.230，0.229，0.235，0.217 斯諾特格拉斯：0.209，0.205，0.196，0.210，0.202，0.207，0.224，0.223，0.220，0.201 設(shè)兩組數(shù)據(jù)分別來自正態(tài)總體,且兩總體方差相等,兩樣本相互獨立.問兩個作家所寫的小品文中包含3個字母組成的詞的比例是否有顯著的差異(取 =0.05)?,對給定的檢驗水平 =0.05，查t分布表得臨界值,拒絕H0 ，即認為兩個作家所寫的小品文中包含由3個字母組成的詞的比例有顯著的差異。,2、兩總體方差比 的檢驗,作為檢驗統(tǒng)計量。,因此，當H0成立時，即 ，我們可取,對給定的正數(shù)0，由,可得臨界值 ：,再由樣本值具體計算統(tǒng)計量F的觀察值 f 之值，并與臨界值相比較：,則拒絕H0，接受H1；,則接受H0。這種檢驗法稱為F 檢驗法。,例5 兩家工商銀行分別對21個儲戶和16個儲戶的年存款余額進行抽樣調(diào)查，測得其平均年存款余額分別為2600元和2700元，樣本標準差相應(yīng)為s1=81元和s2=105元。假設(shè)年存款余額服從正態(tài)分布，試比較兩家銀行的平均年存款余額有無顯著差異(=0.10)？,解 依題意，需要檢驗1與 2是否相等，但方差未知，而使用t檢驗，必須在方差相等的條件下進行。因此，首先應(yīng)檢驗 12，22 ，是否相等：,(1)檢驗假設(shè)H0： ，H1： 。,由于=0.10 ，查F分布表可得臨界值,計算統(tǒng)計量F的觀察值：,因為 0.450.59512.33，故應(yīng)接受H0，即可以認為它們的方差是相等的。,(2)檢驗假設(shè)： 1= 2，： 1 2。,由(1)知，因此可用 t 檢驗。,由于=0.10 ，查 t 分布表可得臨界值,計算統(tǒng)計量T的觀察值為 ：,因為| t |=3.2731.67，故應(yīng)拒絕H0，接受H1，也就是說兩家銀行客戶的平均年存款余額有顯著差異。,例5 從某鋅礦的東,西兩支礦脈中,各抽取樣本容量分別為 9與8的樣本進行測試,得樣本含鋅平均數(shù)及樣本方差如下: 東支: =0.230. =0.1337. =9； 西支: =0.269, =0.1736, =8。 若東、西兩支礦脈的含鋅量都服從正態(tài)分布，問東、西兩 支礦脈 含鋅量的平均值是否可以看作一樣(=0.05)?,解：本題是在未知方差，又沒有說明方差是否相等的情況下要求檢驗兩總體均值是否相等的問題，首先必須檢驗方差是否相等： 12=22,即檢驗假設(shè)H0: 12=22。,因0.204f=0.77024.57，故接受H0，可以認為12=22。,選取統(tǒng)計量F= / F(n1-1，n2-1)(H0為真時)。,又因F= / =0.1337/0.1736=0.7702。,而由題設(shè)知F0.975(7，8)=1/4.9=0.204，F(xiàn)0.025(7，8)=4.53，,下面在未知方差但知相等的條件下，檢驗假設(shè) H0 ：1=2，H1 ：12.,為此選取統(tǒng)計量：,H0 的拒絕域為|t| t/2(n1+n2-2),由n1=9，n2=8, =0.05, 得 t /2(n1-1，n2-2)=t0.025(15)=2.1315。,因此H0 的拒絕域為|t|2.1315。,因t 沒有落入拒絕域，故H0 相容，認為東、西兩支礦脈的平均含鋅量可以看作一樣，無顯著差異。樣本均值之間的差異可以認為是由隨機性所導(dǎo)致的，而不是系統(tǒng)偏差。,8.3 單側(cè)假設(shè)檢驗,以上介紹的假設(shè)檢驗，歸納起來為下面兩種形式： (1)原假設(shè)H0：=0，備擇假設(shè)H1：0，其中0為某一常數(shù)； (2)原假設(shè)H0： 1=2，備擇假設(shè)H1： 12，其中1，2分別為兩相互獨立的總體X與Y的參數(shù)。,這類假設(shè)的共同特點是，將檢驗統(tǒng)計量的觀察值與臨界值比較，無論是偏大還是偏小，都應(yīng)否定H0，接受H1。因此，通常也稱為雙側(cè)假設(shè)檢驗。,但在某些實際問題中，例如，對于設(shè)備、元件的壽命來說，壽命越長越好，而產(chǎn)品的廢品率當然越低越好，同時均方差越小也是我們所希望的。因此，在實際應(yīng)用中，除了上述的雙側(cè)假設(shè)檢驗之外，還有許多其它形式的假設(shè)檢驗問題：,(3)原假設(shè)H0：0(或0)， 備擇假設(shè)H1：0(或0)。其中為總體X的未知參數(shù)，0為一常數(shù)；,(4)原假設(shè)H0：12(或12)， 備擇假設(shè)H1：12(或12)。其中1，2為相互獨立的總體X與Y的未知參數(shù)。 (3)、(4)兩種統(tǒng)計假設(shè)，常稱之為單側(cè)假設(shè)，相應(yīng)的假設(shè)檢驗稱為單側(cè)（左、右）假設(shè)檢驗。,例1 某廠生產(chǎn)的電子元件的壽命(單位：h)XN(，2)，其中未知。但據(jù)以往的經(jīng)驗，電子元件的壽命一直穩(wěn)定在0=200小時，現(xiàn)該廠對生產(chǎn)工藝作了某些改進，為了了解技術(shù)革新的效果，從剛生產(chǎn)的電子元件中任意抽取16只，測得壽命如下： 199，280，191，232，224，279，179，254， 222，192，168，250，189，260，285，170。 試問：工藝改進后，在檢驗水平=0.05下是否可以認為元件的平均壽命有了顯著的提高？,解 顯然，該問題是要判斷新產(chǎn)品的壽命是否服從200小時的正態(tài)分布？由此，建立假設(shè),原假設(shè)H0：0=200，備擇假設(shè)H1：200。,分兩種情況討論 ：,1)當=0時，由于2未知，取統(tǒng)計量,因此，對給定的小正數(shù)，由P tt(n-1)得臨界值 t(n-1)。,顯然，,是概率為的小概率事件或t t(n-1)是H0的拒絕域。,2)當0時，應(yīng)當考察,但由于未知，故仍取統(tǒng)計量,作為檢驗統(tǒng)計量 。,更是小概率事件。因此如果統(tǒng)計量T的觀察值,則應(yīng)拒絕H0，接受H1；如果t t(n-1)，則只能接受H0。,綜合上述兩種情況，對于假設(shè)檢驗問題H0：0，H1： 0，只要由樣本值計算統(tǒng)計量T的觀察值tt(n-1)，就應(yīng)當拒絕H0，接受H1；否則就接受H0。 現(xiàn)在我們來解決例1。,由樣本觀察值具體計算得:,由=0.05查t分布表得臨界值,所以，應(yīng)拒絕H0，接受H1，即認為經(jīng)過工藝改進后，元件的平均壽命有了顯著的提高。,其它類似的情況見書P178頁表8-1。,例2 某工廠生產(chǎn)的固體燃料推進器的燃料率X服從正態(tài)分布N(，2)， =40cm/s， =2cm/s。現(xiàn)在用新方法生產(chǎn)了一批推進器,從中隨機地取n=25只,測得燃燒率的樣本均值為 =41.25cm/s.設(shè)在新方法下總體均方差仍為2cm/s,這批推進器的燃燒率是否較以往生產(chǎn)的推進器的燃燒率有顯著的提高？取顯著性水平=0.05。,H1: 0（即假設(shè)新方法提高了燃燒率）,解 按題意需檢驗假設(shè) H0: 0=40（即假設(shè)新方法沒有提高燃燒率）,即z的值落在拒絕域中。所以我們在顯著性水平=0.05下，拒絕H0。即認為這批推進器的燃料率較以往生產(chǎn)的有顯著地提高。,這是右側(cè)檢驗問題，其拒絕域為,(2)燈泡合格，即燈泡的使用壽命應(yīng)不顯著低于標準值 0=1000小時，因而屬單邊左側(cè)檢驗。故待驗假設(shè)應(yīng)為,注：題解中的能否換成H0： 1000， H1： 1000 (單邊右側(cè)檢驗)呢？答案是否定的。 因為，此時，t =1.81.75。故應(yīng)考慮接受H0： 1000。但此時，既不能認為這批元件是不合格的(有可能 =1000)，也不能認為是合格的(有可能 1000)。由此可見，就本題的題設(shè)而言，待檢假設(shè)只能是H0： 1000， H0： 1000 (單邊左側(cè)檢驗) 。否則將得不到任何有效的結(jié)論。,例4 某種導(dǎo)線，要求其電阻的標準差不得超過0.005(歐姆)。今在生產(chǎn)一批導(dǎo)線中取樣品9根，測得s=0.007(歐姆)，設(shè)總體為正態(tài)分布。問在水平=0.05下以能否認為這批導(dǎo)線的標準差顯著地偏大?,解：假設(shè)：,拒絕H0，即認為這批導(dǎo)線的標準差顯著地偏大。,例5 用機器包裝食鹽，假設(shè)每袋鹽的凈重X(單位：g)服從正態(tài)分布N(，2)，規(guī)定每袋標準重量500 g，標準差不能超過10 g。某天開工后，為檢驗其機器工作是否正常，從裝好的食鹽中隨機抽取9袋，測得其凈重為： 497，507，510，475，488，524，491，515，484。試問這天包裝機工作是否正常(=0.05 )？,解 依題設(shè)，需檢驗假設(shè),H0： ，H1： 及2 102，： 2 102。,(1)檢驗假設(shè)H0： ，H1：,由于2未知，應(yīng)選擇檢驗統(tǒng)計量,由=0.05，查t分布表得臨界值,由樣本觀察值具體計算，得,因為 ，故可以認為平均每袋鹽的凈重為500g，即機器包裝沒有產(chǎn)生系統(tǒng)誤差。,(2)檢驗假設(shè) 102， 。,這是方差的單側(cè)檢驗問題，選取檢驗統(tǒng)計量,由=0.05 ，查2分布表得臨界值,故拒絕 ，接受 ，即認為其方差超過102。即包裝機工作雖然沒有系統(tǒng)誤差，但是不夠穩(wěn)定。因此，在顯著性水平=0.05下，可以認定該天包裝機工作不夠正常。,例6 有兩臺車床生產(chǎn)同一種型號的鋼球，根據(jù)已往的經(jīng)驗可以認為，這兩臺機床生產(chǎn)的鋼球的直徑均服從正態(tài)分布?，F(xiàn)從這兩臺車床生產(chǎn)的產(chǎn)品中分別抽出8個和9個鋼球，測得鋼球的直徑如下(單位：mm)： 甲車床：15.0，14.5，15.2，15.5，14.8，15.1，15.2，14.8； 乙車床：15.2，15.0，14.8，15.2，15.0，15.0，14.8，15.1，14.9。 試問據(jù)此是否可以認為乙車床生產(chǎn)的產(chǎn)品的方差比甲車床小(取=0.05)？,解 提出假設(shè)H0 ： 1222，H1： 1222,選取檢驗統(tǒng)計量,由=0.05 ，查F分布表得臨界值,由樣本觀察值具體計算，得,故應(yīng)拒絕H0，接受H1，即可以認為乙車床產(chǎn)品的直徑的方差比甲車床小。,例7 為了了解某種添加劑對預(yù)制板的承載力有無提高作用。現(xiàn)用原方法(無添加劑)及新方法(添加該種添加劑)各澆制了10塊預(yù)制板，其承載數(shù)據(jù)(單位：kg/cm2)如下： 原方法：78.1，72.4，76.2，74.3，77.4，78.4，76.0，75.5，76.7，77.3； 新方法：79.1，81.0，77.3，79.1，80.0，79.1，79.1，77.3，80.2，82.1。 設(shè)兩種方法所得的預(yù)制板的承載力均服從正態(tài)分布。試問新方法能否提高預(yù)制板的承載力(取=0.05)？,解 用X，Y分別表示兩種方法下預(yù)制板的承載力。依題設(shè) ， ，因不知 ， ，是否相等，故首先應(yīng)檢驗假設(shè),由假設(shè)知應(yīng)選擇檢驗統(tǒng)計量：,由=0.05 ，查F分布表得臨界值,H0： = ，H1： ,由樣本觀察值具體計算，得,因為 0.2481.494.03。故應(yīng)接受H0，即認為兩種方法的方差無顯著差異，可以認為相等，亦即,其次在 的前提下，檢驗假設(shè)： ：1 2， ： 1 2。,由于兩總體方差相等，因此可選擇檢驗統(tǒng)計量,由=0.05 ，查t分布表得臨界值,由于4