假設(shè)檢驗(yàn)基本原理概述課件

生物統(tǒng)計(jì)附試驗(yàn)設(shè)計(jì)

BiostatisticsandExperimentalDesign畜牧、獸醫(yī)專業(yè)12/15/20221生物統(tǒng)計(jì)附試驗(yàn)設(shè)計(jì)

Biostatisticsand統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容1小節(jié)一統(tǒng)計(jì)推斷的概念二抽樣分布的概念三統(tǒng)計(jì)量的概率分布-抽樣分布四正態(tài)總體樣本平均數(shù)的抽樣分布五參數(shù)估計(jì)12/15/20222統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容1小節(jié)一統(tǒng)計(jì)推斷的概念12/11/2022統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容2假設(shè)檢驗(yàn)基本原理一假設(shè)檢驗(yàn)的概念二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念12/15/20223統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容2假設(shè)檢驗(yàn)基本原理12/11/20223一假設(shè)檢驗(yàn)的概念假設(shè)(hypothesis)對總體的某些未知的或不完全知道的性質(zhì)所提出的待考察的命題假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesistesting),又叫顯著性檢驗(yàn)(testofsignificance)對假設(shè)成立與否做出的推斷12/15/20224一假設(shè)檢驗(yàn)的概念假設(shè)(hypothesis)12/11/2

1問題的提出

例：某豬場稱該場的豬在體重為100kg時(shí)的平均背膘厚度為9mm。

問題：此說法是否正確？有4種可能性（假設(shè)）假定

為豬在體重為100kg時(shí)的平均背膘厚度所在的總體均數(shù)1）正確：＝92）不正確：9（|－9|>0）3）不正確：<94）不正確：>9三對假設(shè)：

＝9vs

9，＝9vs

<9，＝9vs

>912/15/20225

1問題的提出

例：某豬場稱該場的豬在體重為100kg時(shí)

2如何回答？

（1）隨機(jī)抽樣:從該場隨機(jī)抽取一批豬,測定它們的100kg時(shí)的背膘厚度，

計(jì)算該樣本的平均數(shù)

比較樣本平均數(shù)與9mm之間的差異—=8.7-9=-0.3mm（2）思路因?yàn)樵囼?yàn)誤差是不可避免的存在的，不能從表面的差異作出結(jié)論。樣本平均數(shù)與9mm之差是否屬于試驗(yàn)誤差？差異達(dá)到多大時(shí)可否定＝9？12/15/20226

2如何回答？

（1）隨機(jī)抽樣:從該場隨機(jī)抽取一批豬,測3如何根據(jù)樣本結(jié)果作出統(tǒng)計(jì)推斷？

（1）針對要回答的問題提出一對對立的假設(shè)，并對其中的一個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)（2）找到一個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量，它與提出的假設(shè)有關(guān)，其抽樣分布已知，據(jù)此可以計(jì)算該統(tǒng)計(jì)量出現(xiàn)在某范圍的可能性大小（P）或出現(xiàn)的區(qū)間位置（3）人為規(guī)定一個(gè)小概率標(biāo)準(zhǔn)（0.05/0.01）（4）根據(jù)這個(gè)統(tǒng)計(jì)量觀察值出現(xiàn)的相應(yīng)概率p與進(jìn)行比較，利用小概率事件原理對假設(shè)是否成立做出推斷這個(gè)過程稱為假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesistesting)12/15/202273如何根據(jù)樣本結(jié)果作出統(tǒng)計(jì)推斷？

（1）針對要回答的問題提4小概率事件原理

（1）小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不會(huì)發(fā)生（2）如果某事件在一次試驗(yàn)中發(fā)生了，我們可認(rèn)為它不是一個(gè)小概率事件（3）如果在某個(gè)假設(shè)下應(yīng)當(dāng)是小概率的事件在一次試驗(yàn)中發(fā)生了，可認(rèn)為該假設(shè)不能成立12/15/202284小概率事件原理

（1）小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不會(huì)發(fā)生二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟1提出假設(shè)：對樣本所在的總體提出假設(shè)

H0:

=0=9mm

HA:≠

0

≠9mm（1）H0是被檢驗(yàn)的假設(shè)，稱之為原假設(shè)、零假設(shè)、無效假設(shè)；意為該樣本屬于或來自已知總體;表面差值屬于試驗(yàn)誤差;（2）HA是否定H0時(shí)要接受的假設(shè)，稱為備擇假設(shè)；意為沒有足夠理由接受H0;表面差值不屬于試驗(yàn)誤差;12/15/20229二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟1提出假設(shè)：對樣本所在的總體提出假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟2構(gòu)造并計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststatistic)

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是專門用于檢驗(yàn)原假設(shè)H0

是否成立的統(tǒng)計(jì)量，滿足兩個(gè)條件：（1）要利用H0所提供的信息（2）它的抽樣分布已知12/15/202210假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟2構(gòu)造并計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststa假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟3確定否定域（臨界值）（1）在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的尾部（1側(cè)或2側(cè)）中劃定一小概率區(qū)域，一旦計(jì)算的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的實(shí)際值落入此區(qū)域，就否定原假設(shè)，接受備擇假設(shè)。（2）這個(gè)小概率也稱為顯著平準(zhǔn)或顯著性水平，用表示（3）通常?。?％或＝1％（4）在否定區(qū)域之外的區(qū)域稱為接受H0區(qū)域12/15/202211假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟3確定否定域（臨界值）12/11/202假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟若?。?％，則接受域95%否定域2.5%1.96-1.96否定域：Z>1.96或Z<-1.96，即|Z|>1.96否定域2.5%12/15/202212假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟若?。?％，則接受域否定域1.96--3

-2

-

+

+2

+3x68.3%95.5%99.7%12/15/202213-3-2-+

屬于某個(gè)總體的統(tǒng)計(jì)量距離總體均數(shù)越遠(yuǎn)則其絕對值越大，越有可能是一個(gè)離群值或極值，有很大可能不屬于該總體；如果否定原假設(shè)（H0:屬于該總體），意味表面差異不屬于試驗(yàn)誤差，處理效應(yīng)(本質(zhì)差異)存在。12/15/202214屬于某個(gè)總體的統(tǒng)計(jì)量距離總體均數(shù)越遠(yuǎn)則假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟4對所作的假設(shè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷（1）比較檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(Z值、t值、F值、X2值）和否定域的臨界值，判定是否落入否定域，是否接受H0（2）相伴概率P：是指在原假設(shè)成立時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值及所有比它更極端的可能值出現(xiàn)的概率之和(P---)12/15/202215假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟4對所作的假設(shè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷12/11/2假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟統(tǒng)計(jì)結(jié)論： －差異不顯著：在＝5％水平下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值落在接受域中，－差異顯著：在＝5％水平下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值落在否定域中 －差異極顯著：在＝1％水平下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值落在否定域中12/15/202216假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟統(tǒng)計(jì)結(jié)論：12/11/202216統(tǒng)計(jì)結(jié)論：1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值<臨界值0.05，則相伴概率

P>0.05，接受H0，差異不顯著；2臨界值0.05<檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值<臨界值0.01，則相伴概率0.01<P<0.05，否定H0，差異顯著；3檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值>臨界值0.01，則相伴概率P<0.01，否定H0，差異極顯著；12/15/202217統(tǒng)計(jì)結(jié)論：1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值<臨界值0.05，則相伴概率舉例說明例：設(shè)由該場隨機(jī)抽取了10頭豬，測得它們在體重為100kg時(shí)的平均背膘厚為8.7mm。已知該場豬的背膘厚服從正態(tài)分布，總體方差為

2＝2.5mm2

（1）提出假設(shè)原假設(shè)(nullhypothesis)： H0:=9mm備擇假設(shè)(alternativehypothesis)： HA:≠9mm12/15/202218舉例說明例：設(shè)由該場隨機(jī)抽取了10頭豬，測得它們在體重為10舉例說明（2）計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

12/15/202219舉例說明（2）計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量12/11/202219（3）確定否定域：

若?。?％，否定域?yàn)閆

>1.96或Z<-1.96,臨界值U0.05=1.96，Z=-3.162<-1.96，統(tǒng)計(jì)量Z落入否定區(qū)，否定H0，相伴概率P<0.05

結(jié)論：該場豬的平均背膘厚與9mm差異顯著12/15/202220（3）確定否定域：若?。?％，否定域否定域若?。?％，則接受域95%否定域2.5%1.96-1.96否定域：Z>1.96或Z<-1.96，即|Z|>1.96否定域2.5%12/15/202221否定域若?。?％，則接受域否定域1.96-1.96否定若?。?％，否定域?yàn)閆>2.58或Z<-2.58，臨界值U0.01=2.58，Z=-3.162<-2.58，統(tǒng)計(jì)量Z落入否定區(qū)，否定H0，相伴概率P<0.01結(jié)論：該場豬的平均背膘厚與9mm差異極顯著

12/15/202222若取＝1％，否定域?yàn)閆>2.58或否定域若取＝1％，則接受域99%否定域0.005%2.58-2.58否定域：Z>2.58或Z<-2.58，即|Z|>2.58否定域0.005%12/15/202223否定域若?。?％，則接受域否定域2.58-2.58否定三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)2兩類錯(cuò)誤12/15/202224三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)12/11/2三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)（1）雙側(cè)檢驗(yàn)（two-sidetest)或兩尾檢驗(yàn)（two-tailedtest)：H0:=0=9mmHA:≠

0

≠9mm

如果假設(shè)檢驗(yàn)的否定域分別在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的兩尾，稱之為兩尾檢驗(yàn).采用這種假設(shè)是考慮到>

0和

＜

0兩種可能性;試驗(yàn)研究的任務(wù)一般都在于探索未知,一個(gè)新措施可能優(yōu)于原有方法,也可能劣于原有方法;而一個(gè)樣本平均數(shù)又可能大于或小于,我們事先不能只從一個(gè)方面著想;因此,兩尾檢驗(yàn)是最為廣泛應(yīng)用的.12/15/202225三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)12/11/2三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念（2）單側(cè)檢驗(yàn)（one-sidetest)或一尾檢驗(yàn)（one-tailedtest)：如果假設(shè)檢驗(yàn)的否定域只在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的一側(cè)，稱之為一尾檢驗(yàn).左側(cè)檢驗(yàn)：否定域在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布的左側(cè)右側(cè)檢驗(yàn)：否定域在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布的右側(cè)12/15/202226三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念（2）單側(cè)檢驗(yàn)（one-sidet

在某些情況下,兩尾檢驗(yàn)不一定符合實(shí)際需要。例如:某型電子計(jì)算器的壽命（使用時(shí)數(shù)）規(guī)定為≥

0，如果進(jìn)行抽樣測試，則在時(shí)，無論大多少，都不需要否定H0；但如，卻有可能是一批不合格的產(chǎn)品。因此，檢驗(yàn)的假設(shè)應(yīng)為:

H0：

≥

0（產(chǎn)品合格），HA：<

0（產(chǎn)品不合格）；這樣否定域只有左尾。12/15/20222712/11/202227

如果是不需否定H0的（如飼料中有毒物質(zhì)的含量），而卻可能有嚴(yán)重后果，則所做假設(shè)應(yīng)為:

H0：

≤

0（無毒），

HA：>

0(有毒)

這時(shí),否定區(qū)域只有右尾12/15/202228如果是不需否定H0的（如飼料中有毒物質(zhì)的含量）進(jìn)行左側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9，HA:<92）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：同雙側(cè)檢驗(yàn)，Z=-3.1623）否定域：

取=0.05

U0.05（單尾）=U0.1（雙尾）=-1.644）推斷：5%-1.64z=-3.162<-1.64

否定原假設(shè)12/15/202229進(jìn)行左側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9右側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9，HA:>92）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：同雙側(cè)檢驗(yàn)，Z=-3.1623）否定域：取=0.054）推斷：5%1.64z=-3.162<1.64接受原假設(shè)H0U0.05（單尾）=1.6412/15/202230右側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9，

-3.1623.162

-3.162雙側(cè)檢驗(yàn)的相伴概率左側(cè)檢驗(yàn)的相伴概率

在相同下，單尾檢驗(yàn)否定域臨界值的絕對值小于雙尾檢驗(yàn)否定域臨界值的絕對值，更易得出否定原假設(shè)H0的結(jié)論（差異顯著，處理效應(yīng)存在）12/15/202231-3.1623.162-3.162雙

2兩類錯(cuò)誤

任何假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果都有犯錯(cuò)誤的可能（1）I型錯(cuò)誤：否定正確H0的錯(cuò)誤，即原假設(shè)正確但被否定，把非真實(shí)差異錯(cuò)判為真實(shí)差異。

當(dāng)P<時(shí)，結(jié)論才為否定H0，所以犯一型錯(cuò)誤的概率P(一類錯(cuò)誤)=

原因是進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，對總體的判斷依據(jù)是小概率原理，小概率也有發(fā)生的可能；檢驗(yàn)時(shí)人為確定了否定區(qū)；12/15/202232

2兩類錯(cuò)誤

任何假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果都有犯錯(cuò)誤的可能12/112兩類錯(cuò)誤（2）II型錯(cuò)誤：接受不正確假設(shè)的錯(cuò)誤，即原假設(shè)錯(cuò)誤但被接受。P(II類錯(cuò)誤)=

原因是原假設(shè)分布

1（本是錯(cuò)誤的）與真實(shí)的抽樣分布

2重疊，而檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量落在原假設(shè)分布接受區(qū)域時(shí)，被看成了原假設(shè)分布（錯(cuò)誤）的抽樣值而接受了它。12/15/2022332兩類錯(cuò)誤（2）II型錯(cuò)誤：接受不正確假設(shè)的錯(cuò)誤，即原假1/22/22兩類錯(cuò)誤假設(shè)分布真實(shí)抽樣分布12/15/2022341/22/22兩類錯(cuò)誤假設(shè)分布真實(shí)抽樣分布12/在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？一、顯著水平不能定的太高，以免在接受H0時(shí)增大12/15/202235在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？一、顯著水平不能定的太在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？如果將顯著水平從0.05提高到0.01，則由于假設(shè)分布1中的接受區(qū)擴(kuò)大，抽樣分布2落入該區(qū)域的將更多，因此更易接受H0，犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率增大；

所以，顯著水平定的過高（?。m然在否定H0時(shí)減少了犯Ⅰ類錯(cuò)誤的概率（），但在接受H0時(shí)卻可能增大犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率（）12/15/202236在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？如果將顯著水在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？二、在實(shí)踐中應(yīng)用假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)必須考慮合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和正確的試驗(yàn)技術(shù)，以獲得一個(gè)較小而無偏的標(biāo)準(zhǔn)誤。（1）樣本含量n越大，越小12/15/202237在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？二、在實(shí)踐中應(yīng)用假設(shè)檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（2）如果假設(shè)分布與實(shí)際分布均數(shù)差值（如）相對于抽樣分布總體標(biāo)準(zhǔn)誤（）來說是大的，則顯著水平可以提高，同時(shí)可以降低。

抽樣分布總體標(biāo)準(zhǔn)誤可以通過精密的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和增大樣本容量而減小，于是接受區(qū)可變得十分狹小，容易正確判斷。12/15/202238在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（2）如果假設(shè)分布與實(shí)際在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（3）一個(gè)假設(shè)的被接受或否定，都是相對于標(biāo)準(zhǔn)誤而言的。小的標(biāo)準(zhǔn)誤能用以發(fā)現(xiàn)較小的真實(shí)差異，且犯兩類錯(cuò)誤的概率都可能減??；標(biāo)準(zhǔn)誤越大，則統(tǒng)計(jì)量分布的分散性大，犯兩類錯(cuò)誤的概率將都是大的。12/15/202239在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（3）一個(gè)假設(shè)的被接受或121212/15/202240121212/11/2022403檢驗(yàn)功效

檢驗(yàn)力（powerofthetest)：指一個(gè)錯(cuò)誤的原假設(shè)能夠被否定的概率，因?yàn)镮I型錯(cuò)誤的概率（）是接受錯(cuò)誤原假設(shè)的概率，所以：檢驗(yàn)功效＝1－12/15/2022413檢驗(yàn)功效

檢驗(yàn)力（powerofthetest)幾點(diǎn)說明

1關(guān)于假設(shè)

否定原假設(shè)，我們比較有把握，因?yàn)橄洛e(cuò)結(jié)論的概率不超過選用的顯著標(biāo)準(zhǔn)；

接受原假設(shè)是沒有把握的結(jié)論，因?yàn)椴恢老洛e(cuò)此種結(jié)論的概率多大，應(yīng)該意為“沒有足夠的理由否定原假設(shè)”。2關(guān)于統(tǒng)計(jì)推斷的結(jié)論差異顯著/極顯著，不能簡單的認(rèn)為表面數(shù)值上的差異大小，因?yàn)椴町惸芊襁_(dá)到顯著除了與該差值的大小有關(guān)外，還取決于樣本含量n、總體方差。12/15/202242幾點(diǎn)說明

1關(guān)于假設(shè)12/11/202242幾點(diǎn)說明

（3）關(guān)于單側(cè)檢驗(yàn)的假設(shè)采用單側(cè)檢驗(yàn)即有充分依據(jù)，事先排除了一種可能性，容易得出顯著的結(jié)論，但需要利用我們的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)。

提出一個(gè)假設(shè)就決定了對于這個(gè)假設(shè)的接受區(qū)和否定區(qū)；而接受區(qū)和否定區(qū)的選擇又是依賴于試驗(yàn)?zāi)康暮驮囼?yàn)前所積累的知識(shí)的。（4）假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間的關(guān)系為假設(shè)檢驗(yàn)中確定否定區(qū)的的小概率標(biāo)準(zhǔn)；1-為置信區(qū)間的置信度，則置信區(qū)間即是接受域12/15/202243幾點(diǎn)說明

（3）關(guān)于單側(cè)檢驗(yàn)的假設(shè)12/11/202243假設(shè)檢驗(yàn)基本原理小結(jié)一假設(shè)檢驗(yàn)的概念二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念12/15/202244假設(shè)檢驗(yàn)基本原理小結(jié)12/11/2022441、機(jī)遇對于有準(zhǔn)備的頭腦有特別的親和力。2、不求與人相比，但求超越自己，要哭就哭出激動(dòng)的淚水，要笑就笑出成長的性格！3、在你內(nèi)心深處，還有無窮的潛力，有一天當(dāng)你回首看時(shí)，你就會(huì)知道這絕對是真的。4、無論你覺得自己多么的了不起，也永遠(yuǎn)有人比你更強(qiáng)；無論你覺得自己多么的不幸，永遠(yuǎn)有人比你更加不幸。5、不要浪費(fèi)你的生命，在你一定會(huì)后悔的地方上。6、放棄該放棄的是無奈，放棄不該放棄的是無能；不放棄該放棄的是無知，不放棄不該放棄的是執(zhí)著。7、不要輕易用過去來衡量生活的幸與不幸！每個(gè)人的生命都是可以綻放美麗的，只要你珍惜。8、千萬別迷戀網(wǎng)絡(luò)游戲，要玩就玩好人生這場大游戲。9、過錯(cuò)是暫時(shí)的遺憾，而錯(cuò)過則是永遠(yuǎn)的遺憾！10、人生是個(gè)圓，有的人走了一輩子也沒有走出命運(yùn)畫出的圓圈，其實(shí)，圓上的每一個(gè)點(diǎn)都有一條騰飛的切線。11、沒有壓力的生活就會(huì)空虛；沒有壓力的青春就會(huì)枯萎；沒有壓力的生命就會(huì)黯淡。12、我以為挫折、磨難是鍛煉意志、增強(qiáng)能力的好機(jī)會(huì)?！u韜奮13、你不能左右天氣，但可以改變心情。你不能改變?nèi)菝玻梢哉莆兆约?。你不能預(yù)見明天，但可以珍惜今天。14、我們總是對陌生人太客氣，而對親密的人太苛刻。15、人之所以痛苦，在于追求錯(cuò)誤的東西。16、知道自己要干什么，夜深人靜，問問自己，將來的打算，并朝著那個(gè)方向去實(shí)現(xiàn)。而不是無所事事和做一些無謂的事。17、逆境是成長必經(jīng)的過程，能勇于接受逆境的人，生命就會(huì)日漸的茁壯。18、哪里有天才，我是把別人喝咖啡的功夫，都用在工作上的。——魯迅19、所謂天才，那就是假話，勤奮的工作才是實(shí)在的。——愛迪生20、做一個(gè)決定，并不難，難的是付諸行動(dòng)，并且堅(jiān)持到底。21、不要因?yàn)樽约哼€年輕，用健康去換去金錢，等到老了，才明白金錢卻換不來健康。22、如果你不給自己煩惱，別人也永遠(yuǎn)不可能給你煩惱，煩惱都是自己內(nèi)心制造的。23、命運(yùn)負(fù)責(zé)洗牌，但是玩牌的是我們自己！24、再長的路，一步步也能走完，再短的路，不邁開雙腳也無法到達(dá)。25、成功，往往住在失敗的隔壁！26、大多數(shù)人想要改造這個(gè)世界，但卻罕有人想改造自己。27、人生是一場旅行，在乎的不是目的地，是沿途的風(fēng)景以及看風(fēng)景的心情。28、偉大的事業(yè)不是靠力氣、速度和身體的敏捷完成的，而是靠性格、意志和知識(shí)的力量完成的。29、人生最大的喜悅是每個(gè)人都說你做不到，你卻完成它了！30、在實(shí)現(xiàn)理想的路途中，必須排除一切干擾，特別是要看清那些美麗的誘惑。31、激情，這是鼓滿船帆的風(fēng)。風(fēng)有時(shí)會(huì)把船帆吹斷；但沒有風(fēng)，帆船就不能航行。32、滴水穿石不是靠力，而是因?yàn)椴簧釙円埂?3、忍別人所不能忍的痛，吃別人所別人所不能吃的苦，是為了收獲得不到的收獲。34、時(shí)間是個(gè)常數(shù)，但也是個(gè)變數(shù)。勤奮的人無窮多，懶惰的人無窮少?！謬?yán)35、不同的信念，決定不同的命運(yùn)！36、只有你學(xué)會(huì)把自己已有的成績都?xì)w零，才能騰出空間去接納更多的新東西，如此才能使自己不斷的超越自己。37、突破心理障礙，才能超越自己。38、人不怕走在黑夜里，就怕心中沒有陽光。9、過錯(cuò)是暫時(shí)的遺憾，而錯(cuò)過則是永遠(yuǎn)的遺憾！10、人生是個(gè)圓，有的人走了一輩子也沒有走出命運(yùn)畫出的圓圈，其實(shí)，圓上的每一個(gè)點(diǎn)都有一條騰飛的切線。11、沒有壓力的生活就會(huì)空虛；沒有壓力的青春就會(huì)枯萎；沒有壓力的生命就會(huì)黯淡。12、我以為挫折、磨難是鍛煉意志、增強(qiáng)能力的好機(jī)會(huì)?！u韜奮13、你不能左右天氣，但可以改變心情。你不能改變?nèi)菝?，但可以掌握自己。你不能預(yù)見明天，但可以珍惜今天。14、我們總是對陌生人太客氣，而對親密的人太苛刻。39、生命里最重要的事情是要有個(gè)遠(yuǎn)大的目標(biāo)，并借助才能與堅(jiān)毅來完成它。——歌德40、工作中，你要把每一件小事都和遠(yuǎn)大的固定的目標(biāo)結(jié)合起來。41、大部分人往往對已經(jīng)失去的機(jī)遇捶胸頓足，卻對眼前的機(jī)遇熟視無睹20、對所學(xué)知識(shí)內(nèi)容的興趣可能成為學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)?！澘品?/p>

21、游手好閑地學(xué)習(xí)，并不比學(xué)習(xí)游手好閑好?！s翰·貝勒斯

22、讀史使人明智，讀詩使人靈秀，數(shù)學(xué)使人周密，自然哲學(xué)使人精邃，倫理學(xué)使人莊重，邏輯學(xué)使人善辯?！喔?/p>

23、我們在我們的勞動(dòng)過程中學(xué)習(xí)思考，勞動(dòng)的結(jié)果，我們認(rèn)識(shí)了世界的奧妙，于是我們就真正來改變生活了?！郀柣?/p>

24、我們要振作精神，下苦功學(xué)習(xí)。下苦功，三個(gè)字，一個(gè)叫下，一個(gè)叫苦，一個(gè)叫功，一定要振作精神，下苦功。——毛澤東

25、我學(xué)習(xí)了一生，現(xiàn)在我還在學(xué)習(xí)，而將來，只要我還有精力，我還要學(xué)習(xí)下去?！?jiǎng)e林斯基1、機(jī)遇對于有準(zhǔn)備的頭腦有特別的親和力。45生物統(tǒng)計(jì)附試驗(yàn)設(shè)計(jì)

BiostatisticsandExperimentalDesign畜牧、獸醫(yī)專業(yè)12/15/202246生物統(tǒng)計(jì)附試驗(yàn)設(shè)計(jì)

Biostatisticsand統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容1小節(jié)一統(tǒng)計(jì)推斷的概念二抽樣分布的概念三統(tǒng)計(jì)量的概率分布-抽樣分布四正態(tài)總體樣本平均數(shù)的抽樣分布五參數(shù)估計(jì)12/15/202247統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容1小節(jié)一統(tǒng)計(jì)推斷的概念12/11/2022統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容2假設(shè)檢驗(yàn)基本原理一假設(shè)檢驗(yàn)的概念二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念12/15/202248統(tǒng)計(jì)推斷概述內(nèi)容2假設(shè)檢驗(yàn)基本原理12/11/20223一假設(shè)檢驗(yàn)的概念假設(shè)(hypothesis)對總體的某些未知的或不完全知道的性質(zhì)所提出的待考察的命題假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesistesting),又叫顯著性檢驗(yàn)(testofsignificance)對假設(shè)成立與否做出的推斷12/15/202249一假設(shè)檢驗(yàn)的概念假設(shè)(hypothesis)12/11/2

1問題的提出

例：某豬場稱該場的豬在體重為100kg時(shí)的平均背膘厚度為9mm。

問題：此說法是否正確？有4種可能性（假設(shè)）假定

為豬在體重為100kg時(shí)的平均背膘厚度所在的總體均數(shù)1）正確：＝92）不正確：9（|－9|>0）3）不正確：<94）不正確：>9三對假設(shè)：

＝9vs

9，＝9vs

<9，＝9vs

>912/15/202250

1問題的提出

例：某豬場稱該場的豬在體重為100kg時(shí)

2如何回答？

（1）隨機(jī)抽樣:從該場隨機(jī)抽取一批豬,測定它們的100kg時(shí)的背膘厚度，

計(jì)算該樣本的平均數(shù)

比較樣本平均數(shù)與9mm之間的差異—=8.7-9=-0.3mm（2）思路因?yàn)樵囼?yàn)誤差是不可避免的存在的，不能從表面的差異作出結(jié)論。樣本平均數(shù)與9mm之差是否屬于試驗(yàn)誤差？差異達(dá)到多大時(shí)可否定＝9？12/15/202251

2如何回答？

（1）隨機(jī)抽樣:從該場隨機(jī)抽取一批豬,測3如何根據(jù)樣本結(jié)果作出統(tǒng)計(jì)推斷？

（1）針對要回答的問題提出一對對立的假設(shè)，并對其中的一個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)（2）找到一個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量，它與提出的假設(shè)有關(guān)，其抽樣分布已知，據(jù)此可以計(jì)算該統(tǒng)計(jì)量出現(xiàn)在某范圍的可能性大?。≒）或出現(xiàn)的區(qū)間位置（3）人為規(guī)定一個(gè)小概率標(biāo)準(zhǔn)（0.05/0.01）（4）根據(jù)這個(gè)統(tǒng)計(jì)量觀察值出現(xiàn)的相應(yīng)概率p與進(jìn)行比較，利用小概率事件原理對假設(shè)是否成立做出推斷這個(gè)過程稱為假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesistesting)12/15/2022523如何根據(jù)樣本結(jié)果作出統(tǒng)計(jì)推斷？

（1）針對要回答的問題提4小概率事件原理

（1）小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不會(huì)發(fā)生（2）如果某事件在一次試驗(yàn)中發(fā)生了，我們可認(rèn)為它不是一個(gè)小概率事件（3）如果在某個(gè)假設(shè)下應(yīng)當(dāng)是小概率的事件在一次試驗(yàn)中發(fā)生了，可認(rèn)為該假設(shè)不能成立12/15/2022534小概率事件原理

（1）小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不會(huì)發(fā)生二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟1提出假設(shè)：對樣本所在的總體提出假設(shè)

H0:

=0=9mm

HA:≠

0

≠9mm（1）H0是被檢驗(yàn)的假設(shè)，稱之為原假設(shè)、零假設(shè)、無效假設(shè)；意為該樣本屬于或來自已知總體;表面差值屬于試驗(yàn)誤差;（2）HA是否定H0時(shí)要接受的假設(shè)，稱為備擇假設(shè)；意為沒有足夠理由接受H0;表面差值不屬于試驗(yàn)誤差;12/15/202254二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟1提出假設(shè)：對樣本所在的總體提出假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟2構(gòu)造并計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststatistic)

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是專門用于檢驗(yàn)原假設(shè)H0

是否成立的統(tǒng)計(jì)量，滿足兩個(gè)條件：（1）要利用H0所提供的信息（2）它的抽樣分布已知12/15/202255假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟2構(gòu)造并計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststa假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟3確定否定域（臨界值）（1）在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的尾部（1側(cè)或2側(cè)）中劃定一小概率區(qū)域，一旦計(jì)算的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的實(shí)際值落入此區(qū)域，就否定原假設(shè)，接受備擇假設(shè)。（2）這個(gè)小概率也稱為顯著平準(zhǔn)或顯著性水平，用表示（3）通常?。?％或＝1％（4）在否定區(qū)域之外的區(qū)域稱為接受H0區(qū)域12/15/202256假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟3確定否定域（臨界值）12/11/202假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟若?。?％，則接受域95%否定域2.5%1.96-1.96否定域：Z>1.96或Z<-1.96，即|Z|>1.96否定域2.5%12/15/202257假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟若?。?％，則接受域否定域1.96--3

-2

-

+

+2

+3x68.3%95.5%99.7%12/15/202258-3-2-+

屬于某個(gè)總體的統(tǒng)計(jì)量距離總體均數(shù)越遠(yuǎn)則其絕對值越大，越有可能是一個(gè)離群值或極值，有很大可能不屬于該總體；如果否定原假設(shè)（H0:屬于該總體），意味表面差異不屬于試驗(yàn)誤差，處理效應(yīng)(本質(zhì)差異)存在。12/15/202259屬于某個(gè)總體的統(tǒng)計(jì)量距離總體均數(shù)越遠(yuǎn)則假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟4對所作的假設(shè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷（1）比較檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(Z值、t值、F值、X2值）和否定域的臨界值，判定是否落入否定域，是否接受H0（2）相伴概率P：是指在原假設(shè)成立時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值及所有比它更極端的可能值出現(xiàn)的概率之和(P---)12/15/202260假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟4對所作的假設(shè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷12/11/2假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟統(tǒng)計(jì)結(jié)論： －差異不顯著：在＝5％水平下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值落在接受域中，－差異顯著：在＝5％水平下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值落在否定域中 －差異極顯著：在＝1％水平下，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值落在否定域中12/15/202261假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟統(tǒng)計(jì)結(jié)論：12/11/202216統(tǒng)計(jì)結(jié)論：1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值<臨界值0.05，則相伴概率

P>0.05，接受H0，差異不顯著；2臨界值0.05<檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值<臨界值0.01，則相伴概率0.01<P<0.05，否定H0，差異顯著；3檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值>臨界值0.01，則相伴概率P<0.01，否定H0，差異極顯著；12/15/202262統(tǒng)計(jì)結(jié)論：1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值<臨界值0.05，則相伴概率舉例說明例：設(shè)由該場隨機(jī)抽取了10頭豬，測得它們在體重為100kg時(shí)的平均背膘厚為8.7mm。已知該場豬的背膘厚服從正態(tài)分布，總體方差為

2＝2.5mm2

（1）提出假設(shè)原假設(shè)(nullhypothesis)： H0:=9mm備擇假設(shè)(alternativehypothesis)： HA:≠9mm12/15/202263舉例說明例：設(shè)由該場隨機(jī)抽取了10頭豬，測得它們在體重為10舉例說明（2）計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

12/15/202264舉例說明（2）計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量12/11/202219（3）確定否定域：

若?。?％，否定域?yàn)閆

>1.96或Z<-1.96,臨界值U0.05=1.96，Z=-3.162<-1.96，統(tǒng)計(jì)量Z落入否定區(qū)，否定H0，相伴概率P<0.05

結(jié)論：該場豬的平均背膘厚與9mm差異顯著12/15/202265（3）確定否定域：若?。?％，否定域否定域若?。?％，則接受域95%否定域2.5%1.96-1.96否定域：Z>1.96或Z<-1.96，即|Z|>1.96否定域2.5%12/15/202266否定域若?。?％，則接受域否定域1.96-1.96否定若?。?％，否定域?yàn)閆>2.58或Z<-2.58，臨界值U0.01=2.58，Z=-3.162<-2.58，統(tǒng)計(jì)量Z落入否定區(qū)，否定H0，相伴概率P<0.01結(jié)論：該場豬的平均背膘厚與9mm差異極顯著

12/15/202267若?。?％，否定域?yàn)閆>2.58或否定域若?。?％，則接受域99%否定域0.005%2.58-2.58否定域：Z>2.58或Z<-2.58，即|Z|>2.58否定域0.005%12/15/202268否定域若?。?％，則接受域否定域2.58-2.58否定三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)2兩類錯(cuò)誤12/15/202269三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)12/11/2三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)（1）雙側(cè)檢驗(yàn)（two-sidetest)或兩尾檢驗(yàn)（two-tailedtest)：H0:=0=9mmHA:≠

0

≠9mm

如果假設(shè)檢驗(yàn)的否定域分別在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的兩尾，稱之為兩尾檢驗(yàn).采用這種假設(shè)是考慮到>

0和

＜

0兩種可能性;試驗(yàn)研究的任務(wù)一般都在于探索未知,一個(gè)新措施可能優(yōu)于原有方法,也可能劣于原有方法;而一個(gè)樣本平均數(shù)又可能大于或小于,我們事先不能只從一個(gè)方面著想;因此,兩尾檢驗(yàn)是最為廣泛應(yīng)用的.12/15/202270三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念1雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)12/11/2三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念（2）單側(cè)檢驗(yàn)（one-sidetest)或一尾檢驗(yàn)（one-tailedtest)：如果假設(shè)檢驗(yàn)的否定域只在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的一側(cè)，稱之為一尾檢驗(yàn).左側(cè)檢驗(yàn)：否定域在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布的左側(cè)右側(cè)檢驗(yàn)：否定域在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布的右側(cè)12/15/202271三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念（2）單側(cè)檢驗(yàn)（one-sidet

在某些情況下,兩尾檢驗(yàn)不一定符合實(shí)際需要。例如:某型電子計(jì)算器的壽命（使用時(shí)數(shù)）規(guī)定為≥

0，如果進(jìn)行抽樣測試，則在時(shí)，無論大多少，都不需要否定H0；但如，卻有可能是一批不合格的產(chǎn)品。因此，檢驗(yàn)的假設(shè)應(yīng)為:

H0：

≥

0（產(chǎn)品合格），HA：<

0（產(chǎn)品不合格）；這樣否定域只有左尾。12/15/20227212/11/202227

如果是不需否定H0的（如飼料中有毒物質(zhì)的含量），而卻可能有嚴(yán)重后果，則所做假設(shè)應(yīng)為:

H0：

≤

0（無毒），

HA：>

0(有毒)

這時(shí),否定區(qū)域只有右尾12/15/202273如果是不需否定H0的（如飼料中有毒物質(zhì)的含量）進(jìn)行左側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9，HA:<92）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：同雙側(cè)檢驗(yàn)，Z=-3.1623）否定域：

取=0.05

U0.05（單尾）=U0.1（雙尾）=-1.644）推斷：5%-1.64z=-3.162<-1.64

否定原假設(shè)12/15/202274進(jìn)行左側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9右側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9，HA:>92）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：同雙側(cè)檢驗(yàn)，Z=-3.1623）否定域：取=0.054）推斷：5%1.64z=-3.162<1.64接受原假設(shè)H0U0.05（單尾）=1.6412/15/202275右側(cè)檢驗(yàn)舉例1）假設(shè)：H0:=9，

-3.1623.162

-3.162雙側(cè)檢驗(yàn)的相伴概率左側(cè)檢驗(yàn)的相伴概率

在相同下，單尾檢驗(yàn)否定域臨界值的絕對值小于雙尾檢驗(yàn)否定域臨界值的絕對值，更易得出否定原假設(shè)H0的結(jié)論（差異顯著，處理效應(yīng)存在）12/15/202276-3.1623.162-3.162雙

2兩類錯(cuò)誤

任何假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果都有犯錯(cuò)誤的可能（1）I型錯(cuò)誤：否定正確H0的錯(cuò)誤，即原假設(shè)正確但被否定，把非真實(shí)差異錯(cuò)判為真實(shí)差異。

當(dāng)P<時(shí)，結(jié)論才為否定H0，所以犯一型錯(cuò)誤的概率P(一類錯(cuò)誤)=

原因是進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，對總體的判斷依據(jù)是小概率原理，小概率也有發(fā)生的可能；檢驗(yàn)時(shí)人為確定了否定區(qū)；12/15/202277

2兩類錯(cuò)誤

任何假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果都有犯錯(cuò)誤的可能12/112兩類錯(cuò)誤（2）II型錯(cuò)誤：接受不正確假設(shè)的錯(cuò)誤，即原假設(shè)錯(cuò)誤但被接受。P(II類錯(cuò)誤)=

原因是原假設(shè)分布

1（本是錯(cuò)誤的）與真實(shí)的抽樣分布

2重疊，而檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量落在原假設(shè)分布接受區(qū)域時(shí)，被看成了原假設(shè)分布（錯(cuò)誤）的抽樣值而接受了它。12/15/2022782兩類錯(cuò)誤（2）II型錯(cuò)誤：接受不正確假設(shè)的錯(cuò)誤，即原假1/22/22兩類錯(cuò)誤假設(shè)分布真實(shí)抽樣分布12/15/2022791/22/22兩類錯(cuò)誤假設(shè)分布真實(shí)抽樣分布12/在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？一、顯著水平不能定的太高，以免在接受H0時(shí)增大12/15/202280在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？一、顯著水平不能定的太在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？如果將顯著水平從0.05提高到0.01，則由于假設(shè)分布1中的接受區(qū)擴(kuò)大，抽樣分布2落入該區(qū)域的將更多，因此更易接受H0，犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率增大；

所以，顯著水平定的過高（?。m然在否定H0時(shí)減少了犯Ⅰ類錯(cuò)誤的概率（），但在接受H0時(shí)卻可能增大犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率（）12/15/202281在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？如果將顯著水在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？二、在實(shí)踐中應(yīng)用假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)必須考慮合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和正確的試驗(yàn)技術(shù)，以獲得一個(gè)較小而無偏的標(biāo)準(zhǔn)誤。（1）樣本含量n越大，越小12/15/202282在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？二、在實(shí)踐中應(yīng)用假設(shè)檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（2）如果假設(shè)分布與實(shí)際分布均數(shù)差值（如）相對于抽樣分布總體標(biāo)準(zhǔn)誤（）來說是大的，則顯著水平可以提高，同時(shí)可以降低。

抽樣分布總體標(biāo)準(zhǔn)誤可以通過精密的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和增大樣本容量而減小，于是接受區(qū)可變得十分狹小，容易正確判斷。12/15/202283在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（2）如果假設(shè)分布與實(shí)際在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（3）一個(gè)假設(shè)的被接受或否定，都是相對于標(biāo)準(zhǔn)誤而言的。小的標(biāo)準(zhǔn)誤能用以發(fā)現(xiàn)較小的真實(shí)差異，且犯兩類錯(cuò)誤的概率都可能減??；標(biāo)準(zhǔn)誤越大，則統(tǒng)計(jì)量分布的分散性大，犯兩類錯(cuò)誤的概率將都是大的。12/15/202284在假設(shè)檢驗(yàn)中如何降低犯錯(cuò)誤的可能性？（3）一個(gè)假設(shè)的被接受或121212/15/202285121212/11/2022403檢驗(yàn)功效

檢驗(yàn)力（powerofthetest)：指一個(gè)錯(cuò)誤的原假設(shè)能夠被否定的概率，因?yàn)镮I型錯(cuò)誤的概率（）是接受錯(cuò)誤原假設(shè)的概率，所以：檢驗(yàn)功效＝1－12/15/2022863檢驗(yàn)功效

檢驗(yàn)力（powerofthetest)幾點(diǎn)說明

1關(guān)于假設(shè)

否定原假設(shè)，我們比較有把握，因?yàn)橄洛e(cuò)結(jié)論的概率不超過選用的顯著標(biāo)準(zhǔn)；

接受原假設(shè)是沒有把握的結(jié)論，因?yàn)椴恢老洛e(cuò)此種結(jié)論的概率多大，應(yīng)該意為“沒有足夠的理由否定原假設(shè)”。2關(guān)于統(tǒng)計(jì)推斷的結(jié)論差異顯著/極顯著，不能簡單的認(rèn)為表面數(shù)值上的差異大小，因?yàn)椴町惸芊襁_(dá)到顯著除了與該差值的大小有關(guān)外，還取決于樣本含量n、總體方差。12/15/202287幾點(diǎn)說明

1關(guān)于假設(shè)12/11/202242幾點(diǎn)說明

（3）關(guān)于單側(cè)檢驗(yàn)的假設(shè)采用單側(cè)檢驗(yàn)即有充分依據(jù)，事先排除了一種可能性，容易得出顯著的結(jié)論，但需要利用我們的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)。

提出一個(gè)假設(shè)就決定了對于這個(gè)假設(shè)的接受區(qū)和否定區(qū)；而接受區(qū)和否定區(qū)的選擇又是依賴于試驗(yàn)?zāi)康暮驮囼?yàn)前所積累的知識(shí)的。（4）假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間的關(guān)系為假設(shè)檢驗(yàn)中確定否定區(qū)的的小概率標(biāo)準(zhǔn)；1-為置信區(qū)間的置信度，則置信區(qū)間即是接受域12/15/202288幾點(diǎn)說明

（3）關(guān)于單側(cè)檢驗(yàn)的假設(shè)12/11/202243假設(shè)檢驗(yàn)基本原理小結(jié)一假設(shè)檢驗(yàn)的概念二假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟三假設(shè)檢驗(yàn)幾個(gè)相關(guān)概念12/15/202289假設(shè)檢驗(yàn)基本原理小結(jié)12/11/2022441、機(jī)遇對于有準(zhǔn)