利用双侧概率值进行假设检验 经典的假设检验 “不同于·、”不相等”、”更好哦了 第一步陈述原假设, 禅本大小及检 x 二步:定原似为高,一加分布及 确定拒绝H的临界,即临界值Xc x-N(, g0)eX-A- N(o, 1) 如果现到值拒区内 P(2|>2)=0.0455 否,接受原假设 P(|z|>3)=0.007 界1457 经典的假设检验(概值) 计算机采用的方法 确立和解决一个假设检验问题可以有以下几步 1根问立原假设H和备则假设H1 2确定一个晶性水平a,它是量稀有性"的一个标。 一般况a=0.051 选择合通的验用能计量(2T汁量),并有样本乳 新值p=m7s 测值计算能计量的项测管和量测果极靖值的p值 Hl:1400 开=457 如果值p<a,则拒绝原假设 如果值p≤a,则款更原假设 第类错误与第类错误 关于经典检验的讨论 在样本量不变时,a和β是相互制约的 接受H0拒H0 匚H0为真正确决彙第I类错误 H0不「第Ⅱ类误正确决策
6 新闻传播学院 31 利用双侧概率值进行假设检验 “不同于”、”不相等”、”更好或更差” 双侧概值 3 ) 0 .0027 ( 2 ) 0 .0455 ~ ( , ) ~ ( 0 ,1 ) 0 2 0 > = > = − ⇔ P Z P Z N n X n X N （ σ σ µ µ 新闻传播学院 32 经典的假设检验 第一步：陈述原假设， 设定样本大小及检验的错误水平α 第二步：假定原假设为真，根据抽样分布及α， 确定拒绝H0的临界域，即临界值Xc 第三步：抽取样本 如果观测值落在拒绝区域内， 则拒绝原假设； 否则，接受原假设 拒绝H0 检验的错误 水平α=5% H0: 1400 临界值Xc=1457 新闻传播学院 33 经典的假设检验（概值） ——计算机采用的方法 确立和解决一个假设检验问题可以有以下几步： 1。根据问题确立原假设H0和备则假设H1； 2。确定一个显著性水平α，它是衡量“稀有性”的一个标准。 一般情况α =0.05； 3。选择合适的检验用统计量（Z或T统计量），并有样本观 测值计算统计量的观测值和衡量观测结果极端值的p值； 4。比较p和α作判断 如果概值p<α，则拒绝原假设； 如果概值p≤α，则接受原假设 新闻传播学院 34 拒绝H0 检验的错误 水平α=5% H0: 1400 临界值Xc=1457 观测值=1485 概值p=0.075 新闻传播学院 35 第Ⅰ类错误与第Ⅱ类错误 拒绝H0 α H0 β H1 H0不真 第Ⅱ类错误 正确决策 H0为真 正确决策 第Ⅰ类错误 接受H0 拒绝H0 新闻传播学院 36 在样本量不变时，α和β是相互制约的 关于经典检验的讨论 在α保持不变时，增大样本量可以减小β
般的原则是尽量减少第一类错误一保护原假设 检验的错误水平a的设量 参考“事前的僧念 H不真第Ⅱ类情误正确决策 证是不轻局拒绝服假设 氯假设:被告是无聊的备逸便设:被告是有单的 2、考虑“作出决策错误后可能造成的损失 被管有暴系工带误□正 考成两神误的相对代价 假设检验步骤 基本思维 晚1从峡计方面除述闻题 2.从计方面陈述问愿的另一方面必须相互排斥 减个位西系 3.选各设 此,《祖他原 有或<or2这曲符号 假餐=50. 4.陈述罩设 总是否不同于3? 暴宾际上是晶 显著性水平 拒绝区域(双尾检验) 1如果零假设成立,详细说明样本统计量的 合市 Level of Confidence 不可能值 叫样本分布的拒绝区域 2它是一个概率 1 3用表示(apha) 4开始时由使用者选出 些典型值是01,05,10 砚容悍命说什量
7 新闻传播学院 37 被告有罪 第Ⅱ类错误 正确决策 被告无罪 正确决策 第Ⅰ类错误 认定无罪 认定有罪 H0不真 第Ⅱ类错误 正确决策 H0为真 正确决策 第Ⅰ类错误 接受H0 拒绝H0 原假设：被告是无罪的 备选假设：被告是有罪的 放走了一 个坏人 放走了一 个坏人； 冤枉了一 个好人 一般的原则是尽量减少第一类错误——保护原假设 新闻传播学院 38 检验的错误水平α的设置 1、参考“事前的信念” 2、考虑“作出决策错误后可能造成的损失” 考虑两种错误的相对代价 一般说来，没有充分的证据是不轻易拒绝原假设 的，所以α都设置得比较小 新闻传播学院 39 假设检验步骤 步骤 1. 从统计方面陈述问题 2. 从统计方面陈述问题的另一方面必须相互排斥 3. 选择备择假设 有 ≠, <, or >这些符号 4. 陈述原假设 例子 总体均值是否不同于3? 1. µ = 3 2. µ ≠ 3 3. H0: µ = 3 4. H1: µ ≠ 3 新闻传播学院 40 基本思维 样本分布 从这个值里面不 可能得出均值 ...如果这实际上是总体 均值 因此，我们拒绝原 假设 µ = 50. 2020 H00 新闻传播学院 41 显著性水平 1.如果零假设成立，详细说明样本统计量的 不可能值 • 叫样本分布的拒绝区域 2.它是一个概率 3.用 α表示 (alpha) (alpha) 4.开始时由使用者选出 • 一些典型值是 .01, .05, .10 新闻传播学院 42 拒绝区域 (双尾检验) 抽样分布 1 - α Level of Confidence 所观察的样本统计量