1、第 8 章 假设检验8.1 假设检验的基本问题 8.2 一个总体参数的检验8.4 检验问题的进一步说明学习目标1. 了解假设检验的基本思想 2. 掌握假设检验的步骤3. 对实际问题作假设检验4. 利用置信区间进行假设检验5. 利用 P - 值进行假设检验8.1 假设检验的基本问题假设检验的基本问题8.1.1 假设问题的提出假设问题的提出8.1.2 假设的表达式假设的表达式8.1.3 两类错误两类错误8.1.4 假设检验的流程假设检验的流程8.1.5 利用利用 P值进行决策值进行决策8.1.6 单侧检验单侧检验假设问题的提出什么是假设 ?(hypothesis) 对总体参数的的数值所作的一种陈述
2、 总体参数包括 总体均值 、 比例 、 方差 等 分析 之前 必需陈述什么是假设检验 ?(hypothesis testing)1.事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.有参数假设检验和 非 参数假设检验3.采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理提出原假设和备择假设 什么是原假设？ (null hypothesis)1. 待检验的假设，又称 “0假设 ”2. 研 究者想收集证据予以反对的假设 3. 总是有等号 , 或 4. 表示为 H0 H0： 某一数值 指定为 = 号，即 或 例如 , H0： 3190（克）实际中 , 人们更愿意接受的 是原假设
3、H0 什么是备择假设？ (alternative hypothesis)1. 与原假设对立的假设，也称 “研究假设 ”2. 研究 者想收集证据予以支持的假设， 总是有不等号 : , 或 3. 表示为 H1 H1： 某一数值，或 某一数值 例如 , H1： 3190(克 )，或 3190(克 )提出原假设和备择假设提出原假设和备择假设假设检验中的两类错误假设检验中的两类错误(决策风险决策风险 )假设检验中的两类错误1. 第一类错误（弃真错误） 原假设为真时拒绝原假设 会产生一系列后果 第一类错误的 概率为 被称为显著性水平2. 第二类错误（取伪错误） 原假设为假时接受原假设 第二类错误的概率为 (Beta)
