
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
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文檔簡介
第四章兩個(gè)總體的假設(shè)檢驗(yàn)第1頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)兩個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)z
檢驗(yàn)(大樣本)t
檢驗(yàn)(小樣本)t
檢驗(yàn)(小樣本)z檢驗(yàn)F
檢驗(yàn)獨(dú)立樣本配對樣本均值比率方差第2頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(獨(dú)立大樣本)
第3頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(獨(dú)立大樣本)1. 假定條件兩個(gè)樣本是獨(dú)立的隨機(jī)樣本正態(tài)總體或非正態(tài)總體大樣本(n130和n230)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量12
,
22
已知:12
,22
未知:第4頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(大樣本檢驗(yàn)方法的總結(jié))假設(shè)雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)假設(shè)形式H0
:m1-m2=0H1:m1-m20
H0
:m1-m20H1:m1-m2<0H0:m1-m20
H1:m1-m2>0統(tǒng)計(jì)量12
,
22
已知12
,
22
未知拒絕域P值決策拒絕H0第5頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
【例】某公司對男女職員的平均小時(shí)工資進(jìn)行了調(diào)查,獨(dú)立抽取了具有同類工作經(jīng)驗(yàn)的男女職員的兩個(gè)隨機(jī)樣本,并記錄下兩個(gè)樣本的均值、方差等資料如右表。在顯著性水平為0.05的條件下,能否認(rèn)為男性職員與女性職員的平均小時(shí)工資存在顯著差異?
兩個(gè)樣本的有關(guān)數(shù)據(jù)
男性職員女性職員n1=44n1=32x1=75x2=70S12=64
S22=42.25第6頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)H0
:
1-2=0H1
:1-2
0
=
0.05n1
=44,n2
=32臨界值(c):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
拒絕H0該公司男女職員的平均小時(shí)工資之間存在顯著差異
z01.96-1.960.025拒絕H0拒絕H00.025第7頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(獨(dú)立小樣本)
第8頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(12,
22
已知)假定條件兩個(gè)獨(dú)立的小樣本兩個(gè)總體都是正態(tài)分布12,
22已知檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量第9頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(12,22
未知但12=22)假定條件兩個(gè)獨(dú)立的小樣本兩個(gè)總體都是正態(tài)分布12、
22未知但相等,即12=22檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量其中:自由度:第10頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(12,
22
未知且不相等1222)假定條件兩個(gè)總體都是正態(tài)分布12,
22未知且不相等,即1222樣本容量相等,即n1=n2=n檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量自由度:第11頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(12,
22
未知且不相等1222)假定條件兩個(gè)總體都是正態(tài)分布12,22未知且不相等,即1222樣本容量不相等,即n1n2檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量自由度:第12頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
【例】甲、乙兩臺機(jī)床同時(shí)加工某種同類型的零件,已知兩臺機(jī)床加工的零件直徑(單位:cm)分別服從正態(tài)分布,并且有12=22
。為比較兩臺機(jī)床的加工精度有無顯著差異,分別獨(dú)立抽取了甲機(jī)床加工的8個(gè)零件和乙機(jī)床加工的7個(gè)零件,通過測量得到如下數(shù)據(jù)。在=0.05的顯著性水平下,樣本數(shù)據(jù)是否提供證據(jù)支持
“兩臺機(jī)床加工的零件直徑不一致”的看法?兩臺機(jī)床加工零件的樣本數(shù)據(jù)
(cm)甲20.519.819.720.420.120.019.019.9乙20.719.819.520.820.419.620.2第13頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)H0
:1-2
=0H1
:1-2
0
=0.05n1
=8,n2
=
7臨界值(c):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
不拒絕H0沒有理由認(rèn)為甲、乙兩臺機(jī)床加工的零件直徑有顯著差異
t02.160-2.1600.025拒絕H0拒絕H00.025第14頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(用Excel進(jìn)行檢驗(yàn))第1步:將原始數(shù)據(jù)輸入到Excel工作表格中第2步:選擇“工具”下拉菜單并選擇“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)第3步:在“數(shù)據(jù)分析”對話框中選擇
“t-檢驗(yàn):雙樣本等方差假設(shè)”第4步:當(dāng)對話框出現(xiàn)后在“變量1的區(qū)域”方框中輸入第1個(gè)樣本的數(shù)據(jù)區(qū)域在“變量2的區(qū)域”方框中輸入第2個(gè)樣本的數(shù)據(jù)區(qū)域在“假設(shè)平均差”方框中輸入假定的總體均值之差在“”方框中輸入給定的顯著性水平(本例為0.05)
在“輸出選項(xiàng)”選擇計(jì)算結(jié)果的輸出位置,然后“確定”
用Excel進(jìn)行檢驗(yàn)第15頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的估計(jì)
(例題分析)【例】為檢驗(yàn)兩種方法組裝產(chǎn)品所需時(shí)間的差異,分別對兩種不同的組裝方法各隨機(jī)安排12個(gè)工人,每個(gè)工人組裝一件產(chǎn)品所需的時(shí)間(分鐘)下如表。假定兩種方法組裝產(chǎn)品的時(shí)間服從正態(tài)分布,但方差未知且不相等。取顯著性水平0.05,能否認(rèn)為方法1組裝產(chǎn)品的平均數(shù)量明顯地高于方法2?兩個(gè)方法組裝產(chǎn)品所需的時(shí)間方法1方法228.336.027.631.730.137.222.226.029.038.531.032.037.634.433.831.232.128.020.033.428.830.030.226.521第16頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(用Excel進(jìn)行檢驗(yàn))第1步:將原始數(shù)據(jù)輸入到Excel工作表格中第2步:選擇“工具”下拉菜單并選擇“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)第3步:在“數(shù)據(jù)分析”對話框中選擇
“t-檢驗(yàn):雙樣本異方差假設(shè)”
第4步:當(dāng)對話框出現(xiàn)后在“變量1的區(qū)域”方框中輸入第1個(gè)樣本的數(shù)據(jù)區(qū)域在“變量2的區(qū)域”方框中輸入第2個(gè)樣本的數(shù)據(jù)區(qū)域在“假設(shè)平均差”方框中輸入假定的總體均值之差在“”方框中輸入給定的顯著性水平(本例為0.05)
在“輸出選項(xiàng)”選擇計(jì)算結(jié)果的輸出位置,然后“確定”
用Excel進(jìn)行檢驗(yàn)第17頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(匹配樣本)
第18頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(匹配樣本)假定條件兩個(gè)總體配對差值構(gòu)成的總體服從正態(tài)分布配對差是由差值總體中隨機(jī)抽取的
數(shù)據(jù)配對或匹配(重復(fù)測量(前/后))檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量樣本差值均值樣本差值標(biāo)準(zhǔn)差第19頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三匹配樣本
(數(shù)據(jù)形式)
觀察序號樣本1樣本2差值1x11x21d1=x11-x212x12x22d2=x12-x22MMMMix1ix2idi
=x1i
-x2iMMMMnx1nx2ndn
=x1n-x2n第20頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(匹配樣本檢驗(yàn)方法的總結(jié))假設(shè)雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)假設(shè)形式H0
:d=0H1:d0H0
:d0H1:d<0H0:d0
H1:d>0統(tǒng)計(jì)量拒絕域P值決策拒絕H0第21頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
【例】某飲料公司開發(fā)研制出一新產(chǎn)品,為比較消費(fèi)者對新老產(chǎn)品口感的滿意程度,該公司隨機(jī)抽選一組消費(fèi)者(8人),每個(gè)消費(fèi)者先品嘗一種飲料,然后再品嘗另一種飲料,兩種飲料的品嘗順序是隨機(jī)的,而后每個(gè)消費(fèi)者要對兩種飲料分別進(jìn)行評分(0分~10分),評分結(jié)果如下表。取顯著性水平=0.05,該公司是否有證據(jù)認(rèn)為消費(fèi)者對兩種飲料的評分存在顯著差異?兩種飲料平均等級的樣本數(shù)據(jù)新飲料54735856舊飲料66743976第22頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(用Excel進(jìn)行檢驗(yàn))第1步:選擇“工具”下拉菜單,并選擇“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)第3步:在分析工具中選擇“t檢驗(yàn):平均值的成對二樣本分析”第4步:當(dāng)出現(xiàn)對話框后
在“變量1的區(qū)域”方框內(nèi)鍵入數(shù)據(jù)區(qū)域
在“變量2的區(qū)域”方框內(nèi)鍵入數(shù)據(jù)區(qū)域
在“假設(shè)平均差”方框內(nèi)鍵入假設(shè)的差值(這里為0)
在“”框內(nèi)鍵入給定的顯著性水平
用Excel進(jìn)行檢驗(yàn)第23頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)第24頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三1. 假定條件兩個(gè)總體都服從二項(xiàng)分布可以用正態(tài)分布來近似檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)H0:1-2=0檢驗(yàn)H0:1-2=d0兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)第25頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)
(檢驗(yàn)方法的總結(jié))假設(shè)雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)假設(shè)形式H0
:1-2=0H1:1-20H0
:1-20
H1:1-2<0
H0:1-20
H1:1-2>0
統(tǒng)計(jì)量拒絕域P值決策拒絕H0第26頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
【例】一所大學(xué)準(zhǔn)備采取一項(xiàng)學(xué)生在宿舍上網(wǎng)收費(fèi)的措施,為了解男女學(xué)生對這一措施的看法是否存在差異,分別抽取了200名男學(xué)生和200名女學(xué)生進(jìn)行調(diào)查,其中的一個(gè)問題是:“你是否贊成采取上網(wǎng)收費(fèi)的措施?”其中男學(xué)生表示贊成的比率為27%,女學(xué)生表示贊成的比率為35%。調(diào)查者認(rèn)為,男學(xué)生中表示贊成的比率顯著低于女學(xué)生。取顯著性水平=0.01,樣本提供的證據(jù)是否支持調(diào)查者的看法?21netnet第27頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)
(例題分析)H0
:1-2
0H1
:1-2<0
=
0.05n1=200,
n2=200臨界值(c):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
拒絕H0(P=0.041837<
=0.05)樣本提供的證據(jù)支持調(diào)查者的看法
-1.645Z0拒絕域第28頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
【例】有兩種方法生產(chǎn)同一種產(chǎn)品,方法1的生產(chǎn)成本較高而次品率較低,方法2的生產(chǎn)成本較低而次品率則較高。管理人員在選擇生產(chǎn)方法時(shí),決定對兩種方法的次品率進(jìn)行比較,如方法1比方法2的次品率低8%以上,則決定采用方法1,否則就采用方法2。管理人員從方法1生產(chǎn)的產(chǎn)品中隨機(jī)抽取300個(gè),發(fā)現(xiàn)有33個(gè)次品,從方法2生產(chǎn)的產(chǎn)品中也隨機(jī)抽取300個(gè),發(fā)現(xiàn)有84個(gè)次品。用顯著性水平=0.01進(jìn)行檢驗(yàn),說明管理人員應(yīng)決定采用哪種方法進(jìn)行生產(chǎn)?第29頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體比率之差的檢驗(yàn)
(例題分析)H0
:
1-28%H1
:
1-2<8%
=
0.01n1=300,n2=300臨界值(c):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
拒絕H0(P=1.22E-15<
=0.05)方法1的次品率顯著低于方法2達(dá)8%,應(yīng)采用方法1進(jìn)行生產(chǎn)-2.33Z0拒絕域第30頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體方差比的檢驗(yàn)第31頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體方差比的檢驗(yàn)
(F
檢驗(yàn))假定條件兩個(gè)總體都服從正態(tài)分布,且方差相等兩個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)樣本檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量第32頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體方差比的F
檢驗(yàn)
(臨界值)FF1-F拒絕H0方差比F檢驗(yàn)示意圖拒絕H0第33頁,共37頁,2023年,2月20日,星期三兩個(gè)總體方差比的檢驗(yàn)
(檢驗(yàn)方法的總結(jié))假設(shè)雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)假設(shè)形式H0:12/22=1H1:
12/221H0:12/221H1:12/22<1
H0:12/221
H1:12/22>1
統(tǒng)計(jì)量拒絕域第34頁,共37頁,2023年,2月2
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