[精选]假设检验基本原理概述.pptx

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本资料来源

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生物统计 附 试验设计Biostatistics and Experimental Design
畜牧、兽医专业

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统计推断概述内容1小节
一 统计推断的概念
二 抽样分布的概念
三 统计量的概率分布-抽样分布
四 正态总体样本平均数的抽样分布
五 参数估计

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统计推断概述内容2
假设检验基本原理
一 假设检验的概念
二 假设检验的基本步骤
三 假设检验几个相关概念

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一 假设检验的概念
假设(hypothesis)
对总体的某些未知的或不完全知道的性质所提出的待考察的命题
假设检验(hypothesis testing),又 叫显著性检验(test of significance)
对假设成立与否做出的推断

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1 问题的提出
例 ：某猪场称该场的猪在体重为100kg时的平均背膘厚度为9mm。
问题：此说法是否正确？有4种可能性（假设）
假定 为猪在体重为100kg时的平均背膘厚度所在的总体均数
1）正确：  ＝ 9
2）不正确：   9（|  － 9| > 0）
3）不正确：  < 9
4）不正确：  > 9
三对假设：
 ＝ 9 vs   9，  ＝ 9 vs  < 9，  ＝ 9 vs  >9

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2 如何回答？
（1 ）随机抽样:从该场随机抽取一批猪,测定它们的100kg时的背膘厚度，
计算该样本的平均数
比较样本平均数与9mm之间的差异 — =-9=-
（2）思路
因为试验误差是不可避免的存在的，不能从表面的差异作出结论。
样本平均数与9mm之差是否属于试验误差？差异达到多大时可否定 ＝ 9？

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3 如何根据样本结果作出统计推断？
（1）针对要回答的问题提出一对对立的假设，并对其中的一个假设进行检验
（2）找到一个样本统计量，它与提出的假设有关，其抽样分布已知，据此可以计算该统计量出现在某范围的可能性大小（P）或出现的区间位置
（3）人为规定一个小概率标准（）
（4）根据这个统计量观察值出现的相应概率p与 进行比较，利用小概率事件原理对假设是否成立做出推断
这个过程称为假设检验 (hypothesis testing)

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4 小概率事件原理
（1）小概率事件在一次试验中几乎不会发生
（2）如果某事件在一次试验中发生了，我们可认为它不是一个小概率事件
（3）如果在某个假设下应当是小概率的事件在一次试验中发生了，可认为该假设不能成立

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二 假设检验的基本步骤
1 提出假设：对样本所在的总体提出假设
H0:  =  0= 9mm HA:  ≠  0 ≠ 9mm
（1）H0是被检验的假设，称之为原假设、零假设、无效假设；意为该样本属于或来自已知总体;表面差值属于试验误差;
（2）HA是否定 H0 时要接受的假设，称为备择假设；意为没有足够理由接受H0;表面差值不属于试验误差;