目录

前提思想:

步骤:

例子:

正态分布下的假设检验


前提思想:

小概率事件在一次实验中几乎不可能发生

步骤:

  • 1、写源假设与备择假设
  • 2、构造小概率事件
  • 3、做一次实验,检验是否落入拒绝域

例子:

已知100个球,其中99个颜色一致,另外一个不一致

那么我们先做两个假设

  • 假设1:99个黑色的  1个白色的
  • 假设2:1个黑色的  99个白色的

然后针对假设1,我们构造一个小概率事件:

P(抽一个球,是白色)=1/100  也就是百分之一

最后,我们做一次实验,真的去抽一个球

如果抽出的是黑球,说明我们构造的小概率事件没有发生,那就认为我们的假设1是对的

因为这个小概率事件是针对假设1来设计的,做了一次实验,发现小概率事件没发生,别忘了,假设检验的前提就是小概率事件在一次实验中不会发生,所以我们就认为,假设1是对的

如果抽出的是白球,小概率事件发生了,那么我们就认为假设1错了,假设2才是对的

ps:其实这玩意很好理解,你就抽了一次,就抽到个白的,那如果这里就一个白球,说明你运气爆炸了,去买彩票吧,而我们假设检验的前提是,小概率事件不会发生,所以肯定是错的,所以白的有99个

理解了这个例子,下面呢我们用专业术语来在捋一遍这个例子

那么我们先做两个假设

  • 假设1:99个黑色的  1个白色的
  • 假设2:1个黑色的  99个白色的

我们称假设1是源假设,假设2是备择假设(或对立假设)

然后针对假设1,我们构造一个小概率事件:

P(抽一个球,是白色)=1/100=0.01  也就是百分之一

我们称这个小概率事件(抽一个球,是白色)为拒绝域

我们称落入拒绝域的概率0.01为显著性水平

最后,我们做一次实验,真的去抽一个球

如果抽出的是黑球,说明我们构造的小概率事件没有发生,那就认为我们的假设1是对的

没有落入拒绝域,我们就接受源假设

如果抽出的是白球,小概率事件发生了,那么我们就认为假设1错了,假设2才是对的

落入拒绝域,我们就接受备择假设

所以呢,假设检验的步骤就是

  • 1、写源假设与备择假设
  • 2、构造小概率事件
  • 3、做一次实验,检验是否落入拒绝域

这东西很简单,下面看一下 正态分布下的假设检验

正态分布下的假设检验

预备知识:区间估计、置信区间、用于区间估计的一些统计量

题目:一批木材直径服从正态分布,从中随机抽取20根,测得平均直径为32.5cm,样本标准差为15,问:在显著性水平为0.05下,是否可以认为这批木材的直径为30cm?

如果是方差已知的情况,那就选用对应的U统计量

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