12.第五章 参数假设检验(1)
第五章 参数假设检验(1)
1.假设检验
假设检验问题指通过从总体中抽取一定容量的样本,利用样本来检验总体分布是否具有某种特征。可分为参数型假设检验与非参数型假设检验两种类型,分别适用于总体分布的形式已知和未知的情况。
假设:对于一般的问题,总可以提出一种假设,它是人们认为的关于参数的信息,如正态分布中μ≤μ0\mu\le\mu_0μ≤μ0就是一种假设,原假设(也叫零假设)H0H_0H0的对立面是备择假设H1H_1H1。参数检验的问题可以形象地写成
H0:θ∈Θ0⟷H1:θ∈Θ1H_0:\theta\in \Theta_0\longleftrightarrow H_1:\theta\in \Theta_1 H0:θ∈Θ0⟷H1:θ∈Θ1
这里H0H_0H0是假设检验的对象,H0H_0H0和H1H_1H1的位置不可调换,它们的地位也不同。一般将等号放在H0H_0H0中。
假设又可以分为简单假设和复合假设,其中简单假设是指,如果Θ0\Theta_0Θ0中只包含Θ\ThetaΘ中的一个点,则称H0H_0H0为简单假设。如H0:a=a0H_0:a=a_0H0:a=a0就是一个简单假设。
要对假设进行检验,可以先求待估参数的一个估计量,如果估计量算出的值与我们的假设情况相差不大,则倾向于接受假设;如果算出的值与我们的假设情况相差很大,则倾向于拒绝假设。
拒绝域DDD指的是,如果样本X∈D\boldsymbol X\in DX∈D则拒绝H0H_0H0。一旦规划出了拒绝域,就可以把样本空间X\mathscr XX分成两部分,一部分位于拒绝域,另一部分则称为落入接受域。拒绝域DDD的制定由具体情况决定。
为了便于数学上的处理,又引入检验函数φ(x)\varphi(\boldsymbol x)φ(x)的概念,它与检验是一一对应的,如果φ(x)=1\varphi(\boldsymbol x)=1φ(x)=1则说明X\boldsymbol XX的观测值x\boldsymbol xx落入拒绝域内,需要拒绝原假设H0H_0H0,即
φ(x)={1,x∈D;0,x∉D.\varphi(\boldsymbol x)=\left\{ \begin{array}{l} 1,&\boldsymbol x\in D;\\ 0,&\boldsymbol x\notin D. \end{array} \right. φ(x)={1,0,x∈D;x∈/D.
对于只取0,10,10,1两个值的检验函数,称为非随机化检验,一般我们提到的检验数都是非随机化检验。
如果对于某些样本有0<φ(x)<10<\varphi(\boldsymbol x)<10<φ(x)<1,则称φ(x)\varphi(\boldsymbol x)φ(x)为随机化检验。随机化检验的检验函数可能是
φ(x)={0,T(x)>c,r,T(x)=c,1,T(x)<c.\varphi(\boldsymbol x)=\left\{ \begin{array}{l} 0, &T(\boldsymbol x)>c,\\ r, &T(\boldsymbol x)=c,\\ 1, &T(\boldsymbol x)<c. \end{array} \right. φ(x)=⎩⎨⎧0,r,1,T(x)>c,T(x)=c,T(x)<c.
如果此时出现了T(x)=cT(\boldsymbol x)=cT(x)=c的情况,可以作一次成功概率为rrr的实验,根据实验结果来决定是否接受检验。
求解假设检验问题的步骤,是提出假设(H0H_0H0和H1H_1H1)、导出否定域DDD确定检验统计、求出检验统计量的临界值、得出结论。
2.两类错误
在假设检验问题中,可能会遇到如下两类错误:
- 第一类错误:假设H0H_0H0本来是对的,但样本却落入拒绝域DDD使得我们认为假设H0H_0H0是错的从而拒绝了H0H_0H0。这类错误称为去真错误。
- 第二类错误:假设H0H_0H0本来是错的,但样本却落入接受域Dˉ\bar DDˉ使我们认为假设H0H_0H0是对的从而接受了H0H_0H0。这类错误称为取伪错误。
在每一个具体的场合,两类错误只会犯一个,并且确定检验方式(拒绝域)后犯两类错误的概率也就确定了。希望犯错误的概率尽可能小,但是一般来说,在样本大小nnn固定的概率下,两类错误的犯错概率是负相关的。
功效函数:设φ(x)\varphi(\boldsymbol x)φ(x)是H0:θ∈Θ0⟷H1:θ∈Θ1H_0:\theta\in\Theta_0\longleftrightarrow H_1:\theta\in\Theta_1H0:θ∈Θ0⟷H1:θ∈Θ1的检验函数,则称
βφ(θ)=Pθ{用检验φ否定了H0}=Eθ[φ(X)],θ∈Θ\beta_\varphi(\theta)=\mathbf P_\theta\{\text{用检验$\varphi$否定了$H_0$}\}=E_\theta[\varphi(\boldsymbol X)],\theta\in\Theta βφ(θ)=Pθ{用检验φ否定了H0}=Eθ[φ(X)],θ∈Θ
为φ\varphiφ的功效函数,也称效函数或势函数。基于效用函数表示两类错误的犯错概率,可以表示为
αφ∗(θ)={βφ(θ),θ∈Θ0,0,θ∈Θ1,βφ∗(θ)={0,θ∈Θ0,1−βφ(θ),θ∈Θ1.\alpha_\varphi^*(\theta)=\left\{ \begin{array}{l} \beta_\varphi(\theta),&\theta\in\Theta_0,\\ 0,&\theta \in\Theta_1, \end{array} \right. \quad \beta_\varphi^*(\theta)=\left\{ \begin{array}{l} 0,&\theta\in\Theta_0,\\ 1-\beta_\varphi(\theta),&\theta\in\Theta_1. \end{array} \right. αφ∗(θ)={βφ(θ),0,θ∈Θ0,θ∈Θ1,βφ∗(θ)={0,1−βφ(θ),θ∈Θ0,θ∈Θ1.
Neyman-Pearson准则:在保证犯第一类错误的概率不超过指定数值α∈(0,1)\alpha\in(0,1)α∈(0,1)的检验中,寻找犯第二类错误概率尽可能小的检验。
检验的显著性水平:设φ\varphiφ是一个检验而0<α<10<\alpha<10<α<1,如果φ\varphiφ犯第一类错误的概率总是不超过α\alphaα,则称α\alphaα是检验φ\varphiφ的一个水平,称φ\varphiφ是显著性水平为α\alphaα的检验。这里显著性水平是不唯一的,所以取所有水平中最小的那个为真实水平,即sup{βφ(θ),θ∈Θ0}\sup\{\beta_\varphi(\theta),\theta\in\Theta_0\}sup{βφ(θ),θ∈Θ0}。
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