概率论与数理统计(经管类)
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假设检验原理
两类错误的概念
单正态总体均值检验(方差已知)
单正态总体均值检验(方差未知)
单正态总体方差检验
双正态总体均值差检验(方差已知)
双正态均值差单边检验(方差已知)
双正态均值差检验(方差未知但相等)
双正态均值差检验(方差未知且不等)
双正态总体方差相等检验
一个总体均值的大样本检验
两个总体均值的大样本检验
单总体0-1分布均值检验
两总体0-1分布参数检验
卡方检验的基本步骤(不含未知参数)
卡方检验的基本步骤(含未知参数)
 
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两类错误和假设检验的一般步骤

一、假设检验的两类错误

  当假设正确时,小概率事件也有可能发生,此时我们会拒绝假设,因而犯了“弃真”的错误,称此为第一类错误. 犯第一类错误的概率恰好就是“小概率事件”发生的概率,即

                               .

   反之,若假设不正确,但一次抽样检验结果未发生不合理结果,这时我们会接受,因而犯了“取伪”的错误,称此为第二类错误,记为犯第二类错误的概率,即

                               .

   理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小,但当样本容量固定时,不能同时都小,即变小时,就变大;而变小时,就变大. 在实际应用中,一般原则是:控制犯第一类错误的概率,即给定,然后通过增大样本容量来减小.

二、假设检验的一般步骤

(1)根据实际问题的要求,充分考虑和利用已知的背景知识,提出原假设及备择假设

(2)给定显著性水平以及样本容量

(3)确定检验统计量,并在原假设成立的前提下导出的概率分布,要求的分布不依赖于任何未知参数;

(4)确定拒绝域,即依据直观分析先确定拒绝域的形式, 然后根据给定的显著性水平的分布,由

                             

确定拒绝域的临界值,从而确定拒绝域;

(5)作一次具体的抽样,根据得到的样本观察值和所得的拒绝域,对假设作出拒绝或接受的判断.

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