……正如一個法庭宣告某一判決為“無罪(notguilty)”而不為“清白(innocent)”，統(tǒng)計檢驗的結(jié)論也應(yīng)為“不拒絕”而不為“接受”。

——JanKmenta統(tǒng)計名言1

在許多實際研究中,都有需要做出檢驗的問題.如:某批產(chǎn)品能否出場?某生產(chǎn)線工作是否正常?某人是否患有某種疾病?某種新藥的治療效果是否提高了?發(fā)生事故是否與星期幾有關(guān)?某次水平考試是否正常?等等,都需要做出檢驗.2第6章假設(shè)檢驗PowerPoint統(tǒng)計學(xué)3統(tǒng)計方法描述統(tǒng)計推斷統(tǒng)計參數(shù)估計假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗在統(tǒng)計方法中的地位4§6.1

假設(shè)檢驗的基本問題§6.2

總體均值的檢驗§6.3總體比例的檢驗5學(xué)習(xí)目標了解假設(shè)檢驗的基本思想

掌握假設(shè)檢驗的步驟掌握一個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗會利用P值進行假設(shè)檢驗6§6.1假設(shè)檢驗的基本問題假設(shè)和假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗的古典方法假設(shè)檢驗P值方法假設(shè)檢驗的幾種情形7假設(shè)檢驗的概念與思想8下面通過引例來說明問題引例1廠家宣稱其產(chǎn)品的次品率為4%，現(xiàn)從一萬件產(chǎn)品中任意抽查12件發(fā)現(xiàn)3件次品,問廠家的說法是否成立？解

假設(shè)9

這是小概率事件,一般在一次試驗中是不會發(fā)生的,現(xiàn)一次試驗竟然發(fā)生,故可認為原假設(shè)不成立,即廠家說法不成立.10什么是假設(shè)?

(hypothesis)對總體參數(shù)的的數(shù)值所作的一種陳述總體參數(shù)包括總體均值、比例、方差等分析之前必需陳述我認為該地區(qū)大學(xué)畢業(yè)生的月收入平均為1500元!11什么是假設(shè)檢驗?

(hypothesistesting)事先對總體參數(shù)作出某種假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷原假設(shè)是否成立采用邏輯上的反證法，依據(jù)統(tǒng)計上的小概率原理12概率事件發(fā)生,則否認假設(shè)H0;否則,不拒絕假設(shè)H0.小概率推斷原理：小概率事件2.基本思想方法采用概率性質(zhì)的反證法：

1.基本原理(概率接近0的事件),在一次試驗中,實際上可認為不會發(fā)生(這是人們長期積累起的普遍經(jīng)驗!).據(jù)一次抽樣所得到的樣本值進行計算.若導(dǎo)致小先假設(shè)H0成立,再根13假設(shè)檢驗中的小概率原理什么小概率？1. 在一次試驗中，一個幾乎不可能發(fā)生的事件發(fā)生的概率2. 在一次試驗中小概率事件一旦發(fā)生，我們就有理由拒絕原假設(shè)3. 小概率由研究者事先確定14二.假設(shè)檢驗：古典方法古典方法假設(shè)檢驗的步驟提出假設(shè)確定檢驗統(tǒng)計量，給出拒絕域的形式確定顯著性水平確定拒絕域，構(gòu)造決策準則計算檢驗統(tǒng)計量的值，作出統(tǒng)計決策回本節(jié)目錄15提出假設(shè)

什么是原假設(shè)？(nullhypothesis)1.待檢驗的假設(shè)，又稱“零假設(shè)”2.研究者想收集證據(jù)予以反對的假設(shè)3.總是有等號,或4.表示為H0什么是備擇假設(shè)？(alternativehypothesis)與原假設(shè)對立的假設(shè)，也稱“研究假設(shè)”研究者想收集證據(jù)予以支持的假設(shè)總是有不等號

,

或

表示為H116雙側(cè)檢驗

(原假設(shè)與備擇假設(shè)的確定)例如，某種零件的尺寸，要求其平均長度為10cm，大于或小于10cm均屬于不合格我們想要證明(檢驗)大于或小于這兩種可能性中的任何一種是否成立建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為

H0:

=10H1:

10雙側(cè)檢驗17確定假設(shè)實例—雙側(cè)檢驗?zāi)吵忻嫦虻却Y(jié)賬的顧客播放電視廣告，每10分鐘循環(huán)放映一次。為了確定這種安排是否合理，該超市隨機抽取了200名購物者，記錄其等待時間。（1）不論平均等待時間大于還是小于10分鐘，都說明安排不合理。（2）超市想判斷是否“安排不合理”。雙側(cè)檢驗18確定假設(shè)實例—左側(cè)檢驗?zāi)称放戚喬サ氖褂谜f明書中聲稱，輪胎的平均使用壽命不低于70000公里，質(zhì)檢部門抽取50個輪胎進行測試。（1）使用壽命低于70000公里，則表明產(chǎn)品與說明書不符。（2）質(zhì)檢部門要檢驗產(chǎn)品是否與說明書不符。左側(cè)檢驗19確定假設(shè)實例—右側(cè)檢驗一家銀行相信，它的信譽卡客戶30%以上已經(jīng)使用該銀行所提供的其他服務(wù)，隨機抽取50個客戶進行調(diào)查。（1）使用其他服務(wù)的客戶如果超過30%，證明該銀行的研究結(jié)論是正確的。

（2）而研究者往往傾向于支持自己的研究結(jié)論。右側(cè)檢驗20假設(shè)檢驗的基本形式假設(shè)研究的問題雙側(cè)檢驗左側(cè)檢驗右側(cè)檢驗H0m=m0m

m0m

m0H1m≠m0m<m0m>m021雙側(cè)檢驗

(原假設(shè)與備擇假設(shè)的確定)例如，某種零件的尺寸，要求其平均長度為10cm，大于或小于10cm均屬于不合格我們想要證明(檢驗)大于或小于這兩種可能性中的任何一種是否成立建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為

H0:

=10H1:

1022單側(cè)檢驗

(原假設(shè)與備擇假設(shè)的確定)一項研究表明，改進生產(chǎn)工藝后，會使產(chǎn)品的廢品率降低到2%以下。檢驗這一結(jié)論是否成立研究者總是想證明自己的研究結(jié)論(廢品率降低)是正確的備擇假設(shè)的方向為“<”(廢品率降低)建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為

H0:2%H1:

<2%23單側(cè)檢驗

(原假設(shè)與備擇假設(shè)的確定)某燈泡制造商聲稱，該企業(yè)所生產(chǎn)的燈泡的平均使用壽命在1000小時以上。如果你是制造商，怎樣進行檢驗作為制造商，你總是想收集證據(jù)證明燈泡壽命在1000小時以上是正確的備擇假設(shè)的方向為“>”建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為

H0:1000H1:

>10002425回本節(jié)目錄回上級目錄26確定檢驗統(tǒng)計量，給出拒絕域什么檢驗統(tǒng)計量？1.用于假設(shè)檢驗決策的統(tǒng)計量2.檢驗統(tǒng)計量的基本形式為3.選擇統(tǒng)計量的方法與參數(shù)估計相同，需考慮是大樣本還是小樣本總體方差已知還是未知27拒絕域與臨界值拒絕域：能夠拒絕原假設(shè)的檢驗統(tǒng)計量的所有可能取值的集合臨界值：根據(jù)給定的顯著性水平確定的拒絕域的邊界值回本節(jié)目錄回上級目錄28確定顯著性水平

1.顯著性水平：通過小概率準則來理解

假設(shè)檢驗時事先規(guī)定一個小概率的標準，作為判斷的界限，這個小概率標準稱為顯著性水平(significancelevel)，用α來表示。

2.顯著性水平：通過兩類錯誤來理解顯著性水平是假設(shè)檢驗中發(fā)生第Ⅰ類錯誤的概率。

29假設(shè)檢驗中的小概率原理

什么小概率？1. 在一次試驗中，一個幾乎不可能發(fā)生的事件發(fā)生的概率2. 在一次試驗中小概率事件一旦發(fā)生，我們就有理由拒絕原假設(shè)3. 小概率由研究者事先確定返回30假設(shè)檢驗中的兩類錯誤決策實際情況原假設(shè)為真原假設(shè)為假不拒絕原假設(shè)正確決策第二類錯誤（取偽錯誤）拒絕原假設(shè)第一類錯誤（棄真錯誤）正確決策概率為α概率為β31H0:無罪假設(shè)檢驗中的兩類錯誤（決策結(jié)果）陪審團審判裁決實際情況無罪有罪無罪正確錯誤有罪錯誤正確H0檢驗決策實際情況H0為真H0為假不拒絕H0正確決策(1–a)第二類錯誤(b)拒絕H0第一類錯誤(a)正確決策(1-b)假設(shè)檢驗就好像一場審判過程統(tǒng)計檢驗過程32錯誤和錯誤的關(guān)系你不能同時減少兩類錯誤!和的關(guān)系就像翹翹板，小就大，大就小回本節(jié)目錄回上級目錄33由標準正態(tài)分布分位點的定義得4.確定臨界值，給出拒絕域回本節(jié)目錄回上級目錄34于是拒絕假設(shè)H0,認為灌裝機工作不正常.5.根據(jù)樣本做出判斷回本節(jié)目錄回上級目錄35三、假設(shè)檢驗的一般步驟2.確定檢驗統(tǒng)計量以及拒絕域形式;363738例題分析【例】某機床廠加工一種零件，根據(jù)經(jīng)驗知道，該廠加工零件的橢圓度近似服從正態(tài)分布，其總體均值為0=0.081mm，總體標準差為=0.025。今換一種新機床進行加工，抽取n=200個零件進行檢驗，得到的橢圓度為0.076mm。試問新機床加工零件的橢圓度的均值與以前有無顯著差異？（＝0.05）雙側(cè)檢驗392

已知均值的檢驗

(例題分析)H0:=0.081H1:

0.081=0.05n

=200臨界值(s):檢驗統(tǒng)計量:Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025決策:結(jié)論:

在

=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明新機床加工的零件的橢圓度與以前有顯著差異40雙側(cè)檢驗的拒絕域和臨界值抽樣分布H0值臨界值臨界值a/2a/2

樣本統(tǒng)計量拒絕域拒絕域1-置信水平?jīng)Q策準則：︱樣本統(tǒng)計量︱>︱臨界值︱，拒絕原假設(shè)，否則，不拒絕?；乇竟?jié)目錄回上級目錄41右側(cè)檢驗的拒絕域和臨界值決策準則：統(tǒng)計量>臨界值，拒絕原假設(shè)，否則，不拒絕。

H0值臨界值a樣本統(tǒng)計量拒絕域抽樣分布1-置信水平回本節(jié)目錄回上級目錄42左側(cè)檢驗的拒絕域和臨界值H0值臨界值a樣本統(tǒng)計量拒絕域抽樣分布1-置信水平?jīng)Q策準則：統(tǒng)計量<臨界值，拒絕原假設(shè)，否則，不拒絕。

回本節(jié)目錄回上級目錄43假設(shè)檢驗中的

P值44什么是P值?

(P-value)是一個概率值如果原假設(shè)為真，P-值是檢驗統(tǒng)計量出現(xiàn)實際觀測結(jié)果那么極端的概率被稱為觀察到的(或?qū)崪y的)顯著性水平45將P值與給定的顯著性水平進行比較。若P值>

,不拒絕H0若P值≤,拒絕H0P值越小，拒絕原假設(shè)的理由越充分。

利用P值進行檢驗(決策準則)46雙側(cè)檢驗的P值/

2/

2Z拒絕拒絕H0值臨界值計算出的樣本統(tǒng)計量Zc計算出的樣本統(tǒng)計量Zc臨界值1/2P值1/2P值回本節(jié)目錄47左側(cè)檢驗的P值H0值臨界值a樣本統(tǒng)計量拒絕域抽樣分布1-置信水平計算出的樣本統(tǒng)計量P值回本節(jié)目錄48右側(cè)檢驗的P值H0值臨界值a拒絕域抽樣分布1-置信水平計算出的樣本統(tǒng)計量P值回本節(jié)目錄49假設(shè)檢驗的過程和邏輯1.寫出零假設(shè)和備選假設(shè)；2.確定檢驗統(tǒng)計量；3.確定顯著性水平a；4.根據(jù)數(shù)據(jù)計算檢驗統(tǒng)計量的實現(xiàn)值；5.根據(jù)這個實現(xiàn)值計算p-值；6.進行判斷：如果p-值小于或等于a，就拒絕零假設(shè)，這時犯（第一類）錯誤的概率最多為a；如果p-值大于a，就不拒絕零假設(shè)，因為證據(jù)不足。50例題分析【例】某機床廠加工一種零件，根據(jù)經(jīng)驗知道，該廠加工零件的橢圓度近似服從正態(tài)分布，其總體均值為0=0.081mm，總體標準差為=0.025。今換一種新機床進行加工，抽取n=200個零件進行檢驗，得到的橢圓度為0.076mm。試問新機床加工零件的橢圓度的均值與以前有無顯著差異？（＝0.05）雙側(cè)檢驗512

已知均值的檢驗

(例題分析)H0:=0.081H1:

0.081=0.05n

=200臨界值(s):檢驗統(tǒng)計量:Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025查表得到P值為0.0046決策:結(jié)論:

在

=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明新機床加工的零件的橢圓度與以前有顯著差異52三、假設(shè)檢驗—P值方法

第1步第2步第3步第4步提出原假設(shè)、備擇假設(shè)識別檢驗統(tǒng)計量及其分布。由樣本數(shù)據(jù)計算檢驗統(tǒng)計量值構(gòu)造決策規(guī)則，P<α拒絕原假設(shè)，否則不拒絕計算P值，做出決策不拒絕原假設(shè)拒絕原假設(shè)回本節(jié)目錄53四、總體參數(shù)檢驗的幾種情形回本節(jié)目錄54第二節(jié)一個總體參數(shù)的檢驗Z檢驗（單尾和雙尾）

t檢驗（單尾和雙尾）Z檢驗（單尾和雙尾）

2檢驗（單尾和雙尾）均值一個總體比例方差回上級目錄55總體均值的檢驗

(2

已知或2未知大樣本)1.假定條件總體服從正態(tài)分布,方差已知若不服從正態(tài)分布,可用正態(tài)分布來近似(n30)使用Z-統(tǒng)計量2

已知：2

未知：56總體均值的檢驗—大樣本方差已知（例解）（古典方法）【例】某商品在一家大型超市的日銷售量服從正態(tài)分布，其均值是200件，標準差為30件。為應(yīng)對同類商品的激烈競爭，廠商聘用促銷員以增加銷售量，在接下來的50天中，日銷售量的平均值是212.5。在5%的顯著性水平下，能否認為聘用促銷員后日銷售量發(fā)生了顯著變化？（1）假設(shè)：H0:=200H1:

200（2）檢驗統(tǒng)計量（3）臨界值正態(tài)分布，雙側(cè)檢驗，Z01.96-1.960.025拒絕H0拒絕H00.025（4）決策拒絕原假設(shè)，銷售量發(fā)生了顯著變化臨界值應(yīng)為回本節(jié)目錄回上級目錄57總體均值的檢驗—大樣本方差已知（例解）（P值方法）【例】某商品在一家大型超市的日銷售量服從正態(tài)分布，其均值是200件，標準差為30件。為應(yīng)對同類商品的激烈競爭，廠商聘用促銷員以增加銷售量，在接下來的50天中，日銷售量的平均值是212.5。在5%的顯著性水平下，能否認為聘用促銷員后日銷售量發(fā)生了顯著變化？（1）假設(shè)：H0:=200H1:

200（2）檢驗統(tǒng)計量（3）P值正態(tài)分布，雙側(cè)檢驗，Z02.95-2.950.0016?P值?P值0.0016（4）決策拒絕原假設(shè)，銷售量發(fā)生了顯著變化P值=0.0032回本節(jié)目錄回上級目錄58總體均值的檢驗—大樣本方差未知（例解）

（古典方法）【例】某傳媒調(diào)查公司對某地區(qū)的200個家庭進行了收視率調(diào)查，發(fā)現(xiàn)每個家庭每天看電視時間的均值為4小時，標準差為2.5小時。5年前每個家庭看電視的平均時間是4.5小時。在0.05的顯著性水平下，能否認為現(xiàn)在收看電視的時間比以前有了明顯的減少？（1）假設(shè)：H0:

≥4.5H1:

＜4.5（2）檢驗統(tǒng)計量（3）臨界值正態(tài)分布，左側(cè)檢驗，（4）決策拒絕原假設(shè)，收看電視的時間比以前有了明顯減少。-1.645Z0拒絕H00.05臨界值應(yīng)為回本節(jié)目錄回上級目錄59總體均值的檢驗—大樣本方差未知（例解）

（P值方法）【例】某傳媒調(diào)查公司對某地區(qū)的200個家庭進行了收視率調(diào)查，發(fā)現(xiàn)每個家庭每天看電視時間的均值為4小時，標準差為2.5小時。5年前每個家庭看電視的平均時間是4.5小時。在0.05的顯著性水平下，能否認為現(xiàn)在收看電視的時間比以前有了明顯的減少？（1）假設(shè)：H0:

≥4.5H1:

＜4.5（2）檢驗統(tǒng)計量（3）P值正態(tài)分布，左側(cè)檢驗，（4）決策拒絕原假設(shè)，收看電視的時間比以前有了明顯減少。P值=0.0023-2.83Z0P值.0023回本節(jié)目錄回上級目錄60一種新型減肥方法自稱其參加者在第一個星期平均能減去至少3.5公斤體重。由40名使用了該種方法的個人組成一個隨機樣本，其減去的體重的樣本均值為3公斤，樣本標準差為1.5公斤。你該如何對該減肥方法做出判斷呢？（顯著性水平0.05）612

未知大樣本均值的檢驗

(例題分析)H0:

3.5H1:<3.5=0.05n=40臨界值(s):檢驗統(tǒng)計量:在

=0.05的水平上拒絕H0拒絕原假設(shè)。也就是說該減肥方法自稱的可平均減去至少3.5公斤的說法是不真實的。決策:結(jié)論:0-1.645拒絕H00.0562幾個常用的Excel函數(shù)函數(shù)函數(shù)定義NORMSDIST(z)返回標準正態(tài)累積分布函數(shù)

:NORMSDIST(Z)=P(Z≤z)TDIST(x,degrees_freedom,tails)

X

為需要計算分布的數(shù)字。Degrees_freedom

為表示自由度的整數(shù)。Tails

tails=1，單尾，

TDIST=P(X>x)；

tails=2，雙尾，TDIST=P(|X|>x)CHIDIST(x,degrees_freedom)返回χ2分布的單尾概率：CHIDIST=P(X>x)X

為用來計算分布的數(shù)值。Degrees_freedom

自由度。FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)Degrees_freedom1

分子自由度。Degrees_freedom2

分母自由度。FDIST=P(F>x)，

NORMSINV(probability)返回標準正態(tài)累積分布函數(shù)的反函數(shù)。Probability

正態(tài)分布的概率值TINV(probability,degrees_freedom)

返回

t值，P(|X|>t)=probabilityProbability

為對應(yīng)于雙尾學(xué)生

t分布的概率。CHIINV(probability,degrees_freedom)

CHIINV是滿足CHIDIST(x,degrees_freedom)=probability的數(shù)值x。Probability

為χ2

分布的單尾概率FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)返回

F概率分布的反函數(shù)值。FINV是滿足

FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)=probability的數(shù)值

x。

求P值時使用查臨界值時使用回本節(jié)目錄回上級目錄63大樣本一個總體均值的檢驗檢驗統(tǒng)計量檢驗類型雙側(cè)檢驗左側(cè)檢驗右側(cè)檢驗假設(shè)形式拒絕域用Excel求臨界值P值

用Excel求P值P值決策準則回本節(jié)目錄回上級目錄64小樣本的檢驗方法652

已知均值的檢驗

(小樣本例題分析)【例】根據(jù)過去大量資料，某廠生產(chǎn)的燈泡的使用壽命服從正態(tài)分布N~(1020，1002)?，F(xiàn)從最近生產(chǎn)的一批產(chǎn)品中隨機抽取16只，測得樣本平均壽命為1080小時。試在0.05的顯著性水平下判斷這批產(chǎn)品的使用壽命是否有顯著提高？(＝0.05)單側(cè)檢驗662

已知均值的檢驗

(小樣本例題分析)H0:

1020H1:>1020=0.05n

=16臨界值(s):檢驗統(tǒng)計量:在

=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明這批燈泡的使用壽命有顯著提高決策:結(jié)論:Z0拒絕域0.051.64567總體均值的檢驗

(2未知小樣本)1. 假定條件總體為正態(tài)分布2未知，且小樣本2. 使用t

統(tǒng)計量68總體均值的檢驗—小樣本方差未知（例解）（古典方法）【例】一臺機器專門向一種小瓶裝入9.0g藥品。抽取8個小瓶，重量如下：

9.2,8.7,8.9,8.8,8.6,8.5,8.7,9.0

假定裝入藥品重量服從正態(tài)分布，在0.01的顯著性水平下，可否認為機器出現(xiàn)了故障？

（1）假設(shè)：H0:

＝9.0H1:≠9.0（2）檢驗統(tǒng)計量（3）臨界值

t分布，雙側(cè)檢驗，（4）決策不拒絕原假設(shè)，不能認為機器出現(xiàn)了故障。臨界值應(yīng)為t03.499-3.4990.025拒絕H0拒絕H00.025回本節(jié)目錄回上級目錄69總體均值的檢驗—小樣本方差未知（例解）

（P值方法）【例】一臺機器專門向一種小瓶裝入9.0g藥品。抽取8個小瓶，重量如下：

9.2,8.7,8.9,8.8,8.6,8.5,8.7,9.0

假定裝入藥品重量服從正態(tài)分布，在0.01的顯著性水平下，可否認為機器出現(xiàn)了故障？

（1）假設(shè)：H0:

＝9.0H1:≠9.0（2）檢驗統(tǒng)計量（3）P值

t分布，雙側(cè)檢驗，（4）決策不拒絕原假設(shè)，不能認為機器出現(xiàn)了故障。t02.494-2.4940.0207?P值?P值0.0207回本節(jié)目錄回上級目錄70電視臺廣告部稱某類企業(yè)在該臺黃金時段內(nèi)播放電視廣告后的平均收益量（平均利潤增加量）至少為15萬元。已知這類企業(yè)廣告播出后的受益量近似服從正態(tài)分布，為此，某調(diào)查公司對該電視臺廣告播出后的此類企業(yè)進行了隨機抽樣調(diào)查。抽出容量為20的樣本，得出收益量為13.2萬元，標準差為3.4萬元。試在0.05的顯著性水平下判斷該廣告部的說法是否正確？712

未知大樣本均值的檢驗

(例題分析)H0:

15H1:<15=0.05n=20臨界值(s):檢驗統(tǒng)計量:

在

=0.05的水平上拒絕H0在的水平上認為該廣告部的說法不正確。決策:結(jié)論:-1.7291t0拒絕域.05722

未知小樣本均值的檢驗

(例題分析)麻省儲蓄銀行的經(jīng)理一直很注重為客戶提供服務(wù)的質(zhì)量.在舊計算機系統(tǒng)下，應(yīng)答機每小時平均可服務(wù)22名客戶.銀行管理層注意到如果以這種效率提供服務(wù)，客戶等待時間將會很長.最近銀行管理層更換了計算機系統(tǒng)，期望以此提高服務(wù)的效率，縮短客戶等待時間，從而提高顧客滿意度.為檢測新系統(tǒng)是否比舊系統(tǒng)更具效率，銀行管理層隨機地選取了18個小時作為一個樣本，發(fā)現(xiàn)這些時間內(nèi)平均每小時每個應(yīng)答機服務(wù)的顧客人數(shù)為28人，而標準差為2.5人.在1%的顯著水平下，你能否得出新系統(tǒng)更為有效的結(jié)論？假定出納每小時服務(wù)的人數(shù)近似服從標準正態(tài)分布.73均值的單尾t檢驗

(計算結(jié)果)H0:

＝22H1:>22=0.01df=18-1=17臨界值(s):檢驗統(tǒng)計量:

在

=0.01的水平上拒絕H0新系統(tǒng)有效決策:

結(jié)論:

Z0拒絕域0.012.56774小樣本方差未知時總體均值的檢驗檢驗統(tǒng)計量檢驗類型雙側(cè)檢驗左側(cè)檢驗右側(cè)檢驗假設(shè)形式拒絕域用Excel求臨界值P值

用Excel求P值P值決策準則回本節(jié)目錄回上級目錄75一、總體均值的檢驗樣本容量n

t檢驗否方差是否已知?。ㄕ龖B(tài)總體）z檢驗是z檢驗是z檢驗

否方差是否已知大回本節(jié)目錄76二、總體比例的檢驗1. 分布僅考慮大樣本情況樣本比例的分布可用正態(tài)分布來近似2.使用Z-統(tǒng)計量3.檢驗過程：古典方法和P值方法回本節(jié)目錄77總體比例的檢驗（例解）

（古典方法）【例】許多人在周末睡懶覺以彌補工作日的睡眠不足。某保健協(xié)會報告說，上班族中至少有61%的人在周末每天的睡眠多于7小時。在350個上班族構(gòu)成的一個隨機樣本中，發(fā)現(xiàn)230人在上周末每天睡眠多于7小時