实验五 假设检验
一、实验目的与实验要求
掌握平均数的比较与检验，包括单样本、独立样本、配对样本
二、实验内容详细介绍
t 检验是用小样本检验总体参数，特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均
数的显著性。
1.单样本的均值检验
1）基本数学原理
对单个正态总体并且方差未知的情况，用下面的统计量来检验其平均数的显著性（假设样本均值与总体均值相等，即0μμ=）
x T =当原假设成立时，上面的统计量应该服从自由度为1n -的t 分布。 简单的说，单样本均值检验是检验单个样本的均值是否与给定的常数之间存在差异。这个给定的常数就是总体均值。
单一样本的T 检验：
零假设H 0：样本平均数Mean=常数（检验值）
2）SPSS 实现
方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“One-Sample T Test ”
图1
（1
）Test列表框：将其中对应变量名对应的变量数据进行均值检验
（2）Test Value文本框：在该文本框中输入总体均值。默认值为0。
（3）Options按钮：利用单击该按钮打开的对话框，设置检验时采用的置信度和缺失值的处理。打开的对话框如图3所示
图3
假设屈服点服从正态分布。已知总体均值为5.20，试对该样本的数据进行均值检验。假设该样本的均值与总体均值之间没有显著差别。（设α=0.05）
要求：
1.输入数据到SPSS中，并保存为Bend.sav文件；（提示：只需要建一个变量）
2.对上述数据进行均值检验，给出输出结果并对输出结果进行分析
提示：（结果中比较有用的值：样本平均数Mean和Sig显著性概率值）
输出结果中各变量中文解释如下：
N：数据个数
Std. Deviation：标准离差，也就是标准差，方差的平方根
对其中变量名对应的变量数
据进行均值检验
输入总体
均值
Std. Error Mean ：均值的标准误差 Test Value ：检验值（即总体均值），也就是要比较的值 df ：自由度，自由度等于样本大小减1，这里为20-1=19 Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率
Mean Difference ：均值差。为样本均值与总体均值之间的差值 95% Confidence Interval of the Difference ：均值差的95%置信区间
若显著性概率大于5%的显著性水平，则可以接受原假设样本的均值与给定的常数之间不存在显著差异。
2.独立样本均值比较
应用t 检验，可以检验独立的正态总体下样本均值之间是否有显著性差异。检验前，要求进行比较的两个样本相互独立，即没有配对关系，并且来自正态总体，服从正态分布，而且均值对于检验是有意义的描述统计量。因此需要首先对将要进行均值比较的样本作独立性检验和正态分布检验。
1）基本数学原理
方差不齐（指的是方差不相等）时，统计量为
X Y T =
式中，X 和Y 表示样本1和样本2的均值；2X S 和2
Y S 为样本1和样本2的方差；m 和n 为
样本1和样本2的数据个数。 方差齐时，采用的统计量为
X Y
T =
式中，W S 为两个样本的标准差，它是样本1的方差和样本2的方差的加权平均值的方根，计算公式如下：
W S =
2）SPSS 实现
方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“Independent-Samples T Test …”
图4
在图4的“Independent-Samples T Test”对话框中各选项的意思如下：
Options…按钮：点击打开对话框，进行置信度和缺失值处理方式的设置
Test列表框：将对该列表框中的数据进行t检验
Grouping Variable文本框：在该文本框中输入变量名，将在该变量名后面显示括号，并在括号内显示两个问号。选中此变量名，用“Define Groups”按钮进行设置，把该变量的数据分成两类，对这两类数据进行t检验。
Define Groups按钮选中Grouping Variable文本框中的变量，将根据变量类型的不同，打开不同的对话框。
?当Grouping V ariable文本框中的变量为分类变量时，打开图5所示对话框
图5
在两个“Group”文本框中输入欲进行检验的数据对应的分类变量取值。
?当Grouping V ariable文本框中的变量为度量变量时，打开图6所示对话框
图6
在图6中的Define Groups对话框中有两种数类定义方式
?Use specified values单选钮选择此项，该单选钮下面的两个“Group”文本框变为可用，在其中输入不同的变量值，则不同的变量值对应的数据将被用做检验对
象。
?Cut point单选钮：选中此单选钮，并在其后的文本框中输入数值，则“Independent-Samples T Test”对话框中“Grouping”文本框内变量对应的数据
中大于或等于该值的数据作为一组，小于该值的数据作为一组，对这两组数据进
行t检验。
3）实验题目
对两种不同的水稻品种A、B分布统计了8个地区的单位面积产量（单位：kg）
要求检验两个水稻品种的单位面积产量之间是否有显著差异。
要求：
1.输入数据到SPSS中，并保存为Paddy.sav文件；
2.给出输出结果并对输出结果进行分析
提示：
1）输入数据的类型如下：
部分数据输入如下：
2）SPSS在独立样本的均值比较的运算过程中会自动进行方差齐性检验，并给出结果，用户可以根据检验结果在后面的输出结果中选择方差齐或方差不齐的那一组统计量作为最终计算结果。例如，如果方差齐性检验的显著性概率（Sig.）大于0.05，则方差齐的假设条件满
足。
3）输出结果中各变量中文解释如下： t ：t 值
Std. Error Difference ：均值差异的标准误差 df ：自由度
Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率 Mean Difference ：均值差。
95% Confidence Interval of the Difference ：均值差的95%置信区间
若显著性概率大于5%的显著性水平，则可以接受原假设样本均值之间没有显著性差异。
3.成对样本的均值比较
在实际中，有些数据是天然相关成对的。为了需要，有时也要设计试验，使得数据间成对相关。无论是天然相关的，还是人为设计的，两样本间的方差并不相等，这时，应用t 检验可以对成对样本的均值进行比较。
注意：独立样本均值比较和成对样本均值比较中使用的数据文件的结构应该是不同的
1）基本数学原理
成对样本的均值比较t 检验假设这两个样本之间的均值差异为0，用于检验的统计量为
X Y
T =
上式中，(1)n -为自由度，n 为数据个数
2）SPSS 实现
方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“Paired-Samples T Test …”
打开图7所示的对话框
图7
图7中，在“Paired-Samples T Test”对话框中连续选择并单击两个变量名，则所选择的变量名显示到“Current Selection”方框中，用向右箭头按钮可以将配对变量转移到“Paired Variables”列表框中，其数据作为配对样本均值比较的对象。在该列表框中可以输入多个变量名。
同样在图7的对话框中有一个“Optins…”按钮，也是打开对话框进行置信度和缺失值处理方式的设置。
3）实验题目
为了检验甲、乙、丙三种分离机在析出某种有用物质效能上的高低，今抽取8批溶液，每批均分为三份，分别由甲、乙、丙分解处理，其析出效果数据如下表。试问甲、乙、丙三种分
要求：
1.输入数据到SPSS中，并保存为xyz.sav文件；
2.给出输出结果并对输出结果进行分析
提示：要注意跟独立样本的均值检测区分开
1）输入数据的类型如下：
部分数据输入如下：
3）输出结果中各变量中文解释如下：
Correlation：相关系数
Sig.：显著性概率
Mean：配对样本数据差异的均值
Std. Deviation：标准离差
Std. Error Mean：均值的标准误差
95% Confidence Interval of the Difference：均值差的95%置信区间
t：t值
df：自由度
Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率
若显著性概率大于5%的显著性水平，则可以接受原假设两样本均值之间没有显著性差异三、实验任务
参见实验详细讲解部分中每一部分的实验题目，每个题目都要求不仅仅做出实验结果，并且要求对实验结果进行分析，在实验报告中写明分析结果。
2014——2015学年第 1 学期 合肥学院数理系 实验报告 课程名称：统计软件选讲 实验项目：区间估计与假设检验 实验类别：综合性□设计性□验证性□√ 专业班级： 12级信息与计算科学 姓名：马坤鹏学号： 1207011017 实验地点：数理系数学模型实验室 实验时间： 2014.9.24 指导教师：段宝彬成绩：
一、实验目的 掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法。 二、实验内容 1、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 2、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验 3、编程对总体参数进行区间估计与假设检验 三、实验步骤或源程序 1、生成来自标准正态总体的10000个随机数： (1) 求总体的平均值和方差的置信水平为90%的置信区间； (2) 改变随机数的个数，观察并总结样本均值、样本方差的变化以及总体均值和方差的置信区间的变化规律。 2、从某大学总数为500名学生的“数学”课程的考试成绩中，随机地抽取60名学生的考试成绩如表5-6（lx5-2.xls）所示： 表5-6 学生成绩 (1) 分别求500名学生平均成绩的置信水平为98%、90%和85%的置信区间，并观察置信水平与置信区间的关系。 (2) 分别求500名学生成绩的标准差的置信水平为98%和85%的置信区间。 3、装配一个部件时可以采用不同的方法，所关心的问题是哪一个方法的效率更高。劳动效率可以用平均装配时间反映。现从不同的装配方法中各抽取12件产品，记录下各自的装配时间如表5-7（lx5-3.xls）所示： 表5-7 装配时间（单位：分钟） 设两总体为正态总体，且方差相同。问两种方法的装配时间有无显著不同(α = 0.05)？data my.five1; input m n$@@; cards; 31 m 34 m 29 m 32 m 35 m 38 m 34 m 30 m 29 m 32 m 31 m 26 m 26 n 24 n 28 n 29 n 30 n 29 n 32 n 26 n 31 n 29 n 32 n 28 n ; proc ttest h0 = 0alpha = 0.05data= my.five1; var m; class n; run;
第五章 假设检验 第一节 假设检验中的基本概念和基本原理 一、统计假设的概念 统计假设，指的是和抽样手段联系在一起,并且依靠抽样数据来进行验证的假设。 统计假设的内容都是数量化了的，而且验证的依据都是凭借抽样调查所取得的资料，在抽取样本资料时，必须保证抽样的随机性。 假设? ??H H 10备择假设原假设 原假设，又称为零假设。它一般是根据已有的资料，或经过周密考虑后确定的、具有稳定性的、受保护的经验和看法。因此，若没有充分根据, H 0是不会被轻易否定的。 备择假设，又称为研究假设。经过抽样调查,若有充分根据否定原假设H 0,自然就得接受其逻辑对立面。原假设H 0的逻辑对立面即为备择假设。 以总体均值μ的假设检验为例，根据问题的不同，假设检验可能有三种： 1、双边检验 H 0：μμ0 = H 1 ：μμ0 ≠ 2、右侧单边检验 H 0：μμ0 = H 1 ：μ＞ μ0 3、左侧单边检验 H 0：μ μ0 = H 1 ：μ＜ μ 二、假设检验的基本原理——小概率原理 小概率原理可归纳为两个方面：一是可以认为小概率事件在一次观察中是不可能出现的；二是如果在一次观察中出现了小概率事件，那么，合理的想法是否定原来认为该事件具有小概率的看法。 假设检验的基本思想:经过随机抽样获得一个来自总体的样本,然后根据样本计算某个(或
某几个)统计量的数值。若在原假设H 0成立的条件下，该统计量数值的出现几乎是不可能的,就拒绝或否定原假设H 0,并接受它的逻辑对立面——备择假设H 1。反之,如果在原假设H 0成立的条件下,该统计量数值出现的可能性不是很小的话，就没有理由拒绝原假设H 0。 三、假设检验中的统计量 1、在原假设H 0成立的情况下，统计量中不应包含有未知参数，其数值应该是确定的。 2、所选用的统计量的分布应该是已知的，是有表可查的。 例如，对于正态总体均值μ的检验H 0：μ μ0 = ，应选择的统计量为： =Z n X σ μ -（σ2 已知） t = n S X μ-（σ2 未知） 四、显著性水平α 显著性水平α是假设检验中所规定的小概率的数量界限。也就是在原假设H 0成立的条件下，判断统计量数值的出现是否是小概率事件的标准。常用的标准有：05.0,1.0==αα或 01.0=α。 五、临界值、接受域和拒绝域 选定一个检验统计量后，在原假设H 0成立的条件下，就可画出统计量的分布。再根据给定的显著性水平α，就可确定临界值、接受域和拒绝域。 比如，对于正态总体均值μ的双边检验H 0：μ μ0 =，在总体方差σ2 已知的情况下，我 们选择= Z n X σ μ -为统计量；根据原假设H 0：μ μ0 = ，就可以画出如图5-1-1所示的Z 统计 量的分布。
第八讲概率与数理统计 一、内容提要： 本讲主要是讲解随机事件与概率，古典概率，一维随机变量的分布和数字特征，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。 二、本讲的重点是： 随机事件的关系，二项概率公式，条件概率，分布函数的性质，连续型随机变量的密度函数、分布函数，正态分布，常用随机变量的分布和数字特征。 本讲的难点是：数理统计方面的参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。 三、内容讲解： 1、随机事件与概率： （1)随机事件的关系与运算： 包含：若事件A发生，一定导致事件B发生，那么称事件B包含事件A，记作A B; 相等：若两事件A与B相互相互包含，即A B且B A，那么称事件A与B相等，记作A=B 和事件：称“事件A与事件B中至少有一个发生”的事件为A与B的和事件，记为A∪B 积事件：称“事件A与事件B同时发生”的事件为A与B的积事件，记为A∩B简记为AB 互不相容：若事件A与事件B不能同时发生，则称A与B互不相容，记作AB= 差事件：称“事件A发生且事件B不发生”的事件为A与B的差，记作A-B 对立事件：若事件A与B满足A∪B= ( 为必然事件)，同时AB=，称A与B是对立的，记B= 交换律：对任意两事件A和B有A∪B=B∪A，AB=BA， 结合律：对任意事件A、B、C有A∪（B∪C）= （A∪B）∪C，
A∩（B∩C）=（A∩B）∩C 分配律：对任意事件A、B、C有A∪（B∩C）=（A∪B）∩（A∪C）， A∩（B∪C）=（A∩B）∪（A∩C） (2)概率的公理化定义： 设试验的样本空间为，随机事件A为的子集，P（A）为实值函数，若满足下列三条公理： 公理1、对于任一随机事件A，有0≤P（A）≤1， 公理2、P（）=1，P（）=0 公理3、对于一系列互不相容的事件A1，A2，…A n…有P（A1+ A2+…）=P（A1）+P（A2）+…则称函数P（A）为随机事件的概率。概率的性质： （i） P（）=1-P（A） （ii）(ii)当A B时，有P（B-A）=P（B）-P（A） （iii）当A1，A2，…A n互不相容时，有P（A1+ A2+…）=P（A1）+P（A2）+…P（A n）（iv）P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB） (2)条件概率与相互独立性： 条件概率：如果A、B是随机试验的两个事件，且P（B）>0，则称事件B发生的条件下事件A的概率为事件B发生条件下事件A发生的条件概率，记作P（A|B）条件概率可以通 过下列公式计算：（ P（B）>0） 乘法定理：两事件的积事件的概率等于其中一事件的概率与另一事件在前一事件出现下的条件概率的乘积： P（AB）=P（A）P（B|A）（ P（A）>0） P（AB）=P（B）P（A|B）（ P（B）>0）
云南大学滇池学院 方差分析与假设检验实验报告二 学生姓名：方炜学号：20092123080 专业：软件工程 一、实验目的和要求： 1、初步了解SPSS的基本命令； 2、掌握方差分析和假设检验。 二、实验内容： 1、为比较5中品牌的合成木板的耐久性，对每个品牌取4个样本作摩擦试验测量磨损量，得以下数据： （1）它们的耐久性有无明显差异？ （2）有选择的作两品牌的比较，能得出什么结果？
2、将土质基本相同的一块耕地分成5块，每块又分成均等的4小块。在每块地内把4个品 种的小麦分钟在4小块内，每小块的播种量相同，测得收获量如下： 考察地块和品种对小麦的收获量有无显著影响？并在必要时作进一步比较。 3、为了研究合成纤维收缩率和拉伸倍数对纤维弹性的影响进行了一些试验。收缩率取0，4， 8，12四个水平；拉伸倍数取460，520，580，640四个水平，对二者的每个组合重复作两次试验，所得数据如下：
（1）收缩率，拉伸倍数及其交互作用对弹性有无显著影响？ （2）使弹性达到最大的生产条件是什么？ 三、实验结果与分析： 1、运行结果截图： 1、结果分析： （1）、Sig<0.05，耐久性有明显差异 （2）、由样本分析，品牌3分为一类；品牌1，2，5分为一类；品牌4分为一类。而品牌3和品牌4差距最大，品牌3的耐久性最差，品牌4的耐久性最好。 2、运行结果截图：
2、结果分析： （1）、地块（A组）Sig>0.05对小麦的收获量无显著影响，品种（B组）Sig<0.05对小麦的收获量有显著影响。 （2）、由图得，地块4最适合种小麦，地块1最不适合种小麦；而品种2的小麦收获量最大，品种4的小麦收获量最小。 3、运行结果截图：
第五章+统计学教案（假设检验）参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们分别从不同的角度利用样本信息对总体参数 进行推断。前者讨论的是在一定的总体分布形式下，借助样本构造的统计量，对总体未知参数作出估计 的问题；后者讨论的是如何运用样本信息对总体未知参数的取值或总体行为所做的事先假定进行验证， 从而作出真假判断。通俗地、简单地说，前者是利用样本信息估计总体参数将落在什么范围里；而后者 则是利用样本信息回答总体参数是不是会落在事先假定的某一个范围里。 通过本章学习，要求学生在充分理解有关抽样分布理论的基础上，理解掌握假设检验的有关基本概 念；明确在假设检验中可能犯的两种错误，以及这两种错误之间的联系；熟练掌握总体均值和总体成数 的检验方法，主要是 Z 检验和 t 检验；对于非参数的检验，也应有所了解，包括符号检验、秩和检验与游程检验等。 2 一、假设检验概述与基本概念 1、假设检验概述 2、假设检验的有关基本概念 二、总体参数检验 1、总体平均数的检验 2、总体成数的检验
3、总体方差的检验 三、总体非参数检验 1、符号检验 2、秩和检验 3、游程检验 一、假设检验的有关基本概念； 二、总体平均数与总体成数的检验； 三、非参数检验； 一、假设检验的基本思路与有关概念； 二、两类错误的理解及其关系； 一、假设检验概述 假设检验：利用统计方法检验一个事先所作出的假设的真伪，这一假设称为统计假设，对这一假设 所作出的检验就是假设检验。 基本思路：首先，对总体参数作出某种假设，并假定它是成立的。然后，根据样本得到的信息（统 计量），考虑接受这个假设后是否会导致不合理的结果，如果合理就接受这个假设，不合理就拒绝这个 假设。 所谓合理性，就是看是否在一次的观察中出现了小概率事件。 小概率原理：就是指概率很小的事件，在一次试验中实际上是几乎不可能出现。这种事件可以称其 为“实际不可能事件”。 二、假设检验的基本概念
实验报告 假设检验 学院: 参赛队员: 参赛队员: 参赛队员: 指导老师:
一、实验目的 1.了解假设检验的基本内容； 2.了解单样本t检验； 3.了解独立样本t检验；、 4.了解配对样本t检验； 5.学会运用spss软件求解问题； 6.加深理论与实践相结合的能力。 二、实验环境 Spss、office 三、实验方法 1.单样本t检验； 2.独立样本t检验； 3.配对样本t检验。 四、实验过程 实验过程 依题意，设H0：μ= 82，H1：μ>82 (1)定义变量为成绩，将数据输入SPSS；
(2)选择：分析比较均值单样本T检验； (3)将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输入数据82； (4)观察结果 实验结果
结果分析 该题是右尾检验,所以右尾P=2=因为P值明显小于, 表明在水平上变量与检验值有显著性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改革成功。 问题二： 实验过程 依题意，设H0：μ= 500，H1：μ≠500 (1)定义变量为成绩，将数据输入SPSS； 某工艺研究所研究出一种自动装罐机，它可以用来自动装罐头食品，并且可以达到每罐的标准重量为500克。现在需要检验它的性能。假定装罐重量服从正态分布。现随机抽取10罐来检查机器工作情况，这10罐的重量如下：
(2)选择：分析比较均值单样本T检验； (3) 将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输入数据500； 实验结果 结果分析 该题是双检验,所以双尾P=因为P值明显大于, 表明在水平上变量与检验值无显著性差异，故不能拒绝原假设 ,接受备择假设，所以自动装罐机性能良好 问题三： 某对外汉语中心进行了一项汉字教学实验，同一年级的两个平行班参与了该实验。一个班采用集中识字的方式，然后学习课文；另一班采用分散识字的方式，边学习课文边学习生字。为了考察两种教学方式对生字读音的记忆效果是否有影响，教学效果是否有差异，分别从一班和二班随机抽取20人，进行汉字注音考试，请计算二个班的平均成绩、标准差分别是多少两种教学方式对汉字读音的记忆效果是否有差异哪一种教学方式更有效
第五章、假设检验 思考题 1．1．理解原假设与备择假设的含义，并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则. 答：原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设；而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。建立两个假设的原则有： （1）原假设和备择假设是一个完备事件组。（2）一般先确定备择假设。再确定原假设。（3）等号“＝”总是放在原假设上。（4）假设的确定带有一定的主观色彩。（5）假设检验的目的主要是收集证据来拒绝原假设。 2．第一类错误和第二类错误分别是指什么？它们发生的概率大小之间存在怎样的关系？ 答：第I类错误指，当原假设为真时，作出拒绝原假设所犯的错误，其概率为α。第II类错误指当原假设为假时，作出接受原假设所犯的错误，其概率为β。在其他条件不变时，α增大，β减小；β增大，α减小。 3．什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？ 答：假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值，用于检验结果的可靠性度量，但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率，但犯第二类错误的概率却是不确定的，因此作出“拒绝原假设”的结论，其可靠性是确定的，但作出“不拒绝原假设”的结论，其可靠性是难以控制的。 4．什么是p值？p值检验和统计量检验有什么不同？ 答：p值是当原假设为真时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率。P值常常作为观察到的数据与原假设不一致程度的度量。统计量检验采用事先确定显著性水平α，来控制犯第一类错误的上限，p 值可以有效地补充α提供地关于检验可靠性的有限信息。p值检验的优点在于， 它提供了更多的信息，让人们可以选择一定的水平来评估结果是否具有统计上的显著性。 5．什么是统计上的显著性？ 答：一项检验在统计上是显著的（拒绝原假设），是指这样的（样本）结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的。显著性的意义在于“非偶然的 练习题 3．解（1）第一类错误是，供应商提供的炸土豆片的平均重量不低于60克，但店方拒收并投诉。 （2）第二类错误是，供应商提供的炸土豆片的平均重量低于60克，但店方没有拒收。
假设检验的原理 假设检验的原理 假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异 假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部。 （1）两类假设 对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。 备则假设：因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用 往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。 虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在 观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。 （2）小概率原理
小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的 至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α。在检验过程中，我们假设虚无假设是真实的，同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率。之后将其与我们实现界定好的显著性水平比较，从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设。 （3）两类错误 （本部分内容请参照实心信号检测论对照来看。——MJ注） Ⅰ型错误：当虚无假设正确时，我们拒绝了它所犯的错误，也叫α错误研究者得出了处理有效果的结论，而实际上并没有效果，即所谓“无中生有” Ⅱ型错误：当虚无假设是错误的时候，我们没有拒绝所犯的错误，也叫β错误假设检验未能侦查到实际存在的处理效应，即所谓“失之交臂” 两类检验的关系 ①α+β不一定等于1 ②在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大 （4）检验的方向性 单侧检验：强调某一方向的检验，显著性的百分等级为α 双侧检验：只强调差异不强调方向性的检验，显著性百分等级为α/2
实验报告——第5章统计假设检验 姓名杨秀娟班级人力10001学号 【实验1】 某外企对员工英语水平进行调查，开发部门总结该部门员工英语水平很高，如果按照英语六级考试标准考核，一般平均分为75分。现从开发部门雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80，81，72，60，78，65，56，79，77，87，76 ^ 请问该开发部门的英语水平是否真的很高（即高于75分，且差异显著） 【解】 （1）数据和变量说明 本题所用数据是：外企英语六级考试成绩样本 该文件为11个样本，1个变量，如变量视图 （2）操作方法 （3）结果报告
， 上图为单样本t检验表，第一行注明了用于比较的已知的总体均数为75，下面从左到右依次为t值（t）、自由度（df)、P值（Sig)、两均数的差值、差值的95%可信区间。 由上表可知，t= , P=, P>,接受Ho，与平均成绩75相等，无显著差异，因此，该开发部门的英语水平不是真的很高。 【实验2】 以下是对某产品促销团队进行培训前后的销售业绩数据，试分析该培训是否产生了显著效果。 表5-20 培训前后销售业绩数据 56789 序号123' 4 7488827185 培训前677074~ 97 7687867895 培训后786778{ 98 【解】 （1）数据和变量说明 本文件有2个变量，9个数据 （2）操作方法 *
（3）结果报告 由上表可知，P=, P<,不接受无效假设，有显著差异，所以该培训产生了显著效果。 【实验3】 饲养队制定了两种喂养方案喂猪，希望通过试验了解一下不同喂养方案的喂养效果。
方案一：用一只猪喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下： 表 5-21 方案一喂养数据 序号! 1 23456789 饲料1" 饲料2/ 方案二：甲队有11只猪喂饲料1，乙队有9只猪喂饲料2，所得的钙留存量数据如下： ； 表5-22方案二喂养数据 序号12345678· 9 1011甲队饲料1; 乙队饲料2\ 请选用恰当方法对上述两种方案所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使小猪体内钙留存量有显著不同。 【解】 方案一 （1）《 （2）数据和变量说明 答：9个数据，2个变量 （3）操作方法
假设检验的SPSS实现 、实验目的与要求 1. 掌握单样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 2. 掌握两样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 3. 熟悉配对样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 二、实验内容提要 1. 从一批木头里抽取 5根，测得直径如下（单位： cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2. 比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题） 3. 配对 t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本 13.4进行重新分析，比较其结果和配对 t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出 3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号 III中随机选取了 5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.213.417.015.212.0 型号 I ：21.412.015.018.924.5 型号 II ：15.219.114.216.524.5 型号 III ：38.735.839.332.229.6 （ 1）各种型号间寿命有无差别 ? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III 与传统手刹寿命的比较结果。此时应 当考虑什么样的分析方法？如何使用 SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要 1. 可进行如下步骤 1. 在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t 检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
75 假设检验 Ⅰ．学习目的 假设检验包括参数检验与非参数检验，是一种最能体现统计推断思想和特点的方法。通过本章学习，要求：1.掌握统计检验的基本原理，理解该检验的规则及犯两类错误的性质；2.熟练掌握总体均值、总体成数及总体方差指标的各种检验方法，包括：z 检验、t 检验和p 值检验；3.掌握2 检验、符号检验、秩和检验及游程检验四种基本的非参数检验方法。 Ⅱ．课程内容要点 第一节 假设检验的基本原理 一、假设检验的基本原理 “小概率原理”：小概率事件在一次试验中几乎是不会发生的。 事先所做的假设，是假设检验中关键的一项工作。它包括原假设和备选假设两部分。原假设是建立在假定原来总体参数没有发生变化的基础之上的。备选假设是原假设的对立，是在否认原假设之后所要接受的，通常这是我们真正感兴趣的一个判断。 二、假设检验的规则与两类错误 1、假设检验的规则 假设检验的步骤： （1）首先根据实际应用问题确定合适的原假设0H 和备选假设1H ； （2）确定检验统计量，通过数理统计分析确定该统计量的抽样分布；
（3）给定检验的显著性水平α。在原假设成立的条件下，结合备选假设的定义，由检验统计量的抽样分布情况求出相应的临界值，该临界值为原假设的接受域与拒绝域的分界值； （4）从样本资料计算检验的样本统计量，并将其与临界值进行比较，判断是否接受或拒绝原假设。 从检验程序我们可以看出，统计量的取值范围可以分为接受域和拒绝域两个区域。拒绝域正是统计量取值的小概率区域。按照我们将这个拒绝域安排在所检验统计量的抽样分布的某一侧还是两端，可以将检验分为单侧检验或双侧检验。双侧检验中，又可以根据拒绝域，是在左侧还是在右侧而分为左侧检验和右侧检验。对于这些双侧、左、右单侧检验，我们要结合备选假设来考虑。 在检验规则中，我们经常碰到两种重要的检验方法：z检验与t检验。 p值检验的原理：给出原假设后，在假定原假设正确的情况下，参照备选假设，可以计算出检验统计量超过或者小于（还要依照分布的不同、单侧检验、双侧检验的差异而定）由样本所计算的检验统计量的数值的概率，这便是p值；而后将此概率值跟事先给出的显著性水平值α进行比较。如果该值小于α，否定原假设，取对应的备选假设。如果该值大于α，我们不就能否定原假设。 2、两类错误 H实际为真，但我们却依据样本信息，做出拒绝的错误结论当原假设 时，称为“弃真”错误；当原假设实际为假，而我们却错误接受时，称为“纳伪”错误。通常记显著性水平α为犯“弃真”错误的可能性大小，β为犯“纳伪”错误的可能性大小。由于两类错误是一对矛盾，在其他条件不变得情况下，减少犯“弃真”错误的可能性大小（α），势必增大犯“纳伪”错误的可能性大小（β），也就是说，β的大小和显著性水平α的大小成相反方向变化。 三、检验功效 -可以用来表明所做假设检验工作好坏的一个指标，我们称之为检1β 76
实验编号：1四川师大SPSS实验报告2017 年3月27日 计算机科学学院2015级5班实验名称：参数假设检验 姓名：唐雪梅学号：2015110538 指导老师：__朱桂琼___ 实验成绩:___ 实验三参数假设检验 一．实验目的及要求 1.了解SPSS 特点结构操作 2.利用SPSS进行简单数据统计 二．实验内容 1．对12名来自城市的学生与14名来自农村的学生进行心理素质测验，他们的分数如下： 城市学生得分：4.75 6.40 2.62 3.44 6.50 5.30 5.60 3.80 4.30 5.78 3.76 4.15 农村学生得分：2.38 2.60 2.10 1.80 1.90 3.65 2.30 3.80 4.60 4.85 5.80 4.25 4.22 3.84 试分析农村学生与城市学生心理素质有无显著差别。 2、一汽车厂商声称其发动机排放标准的一个指标平均低于20个单位。在抽查了10台发动机之后，得到下面的排放数据：17.0、21.7、17.9、22.9、20.7、22.4、17. 3、21.8、24.2、25.4。目的是检验该申明是否正确 3. 用SPSS Samples数据文件“Employee data.sav”资料， 问：清洁工（jobcat=1）的受教育年数（Educational Level）与保管员（jobcat=2）和经理（jobcat=3）的受教育年数是否有显著差异？其中，显著性水平ɑ=0.05. ? 4. 用SPSS Samples数据文件“Employee data.sav”资料， 分析：美国企业现在工资（Current Salary）与过去工资（beginning Salary）是否有显著差异？ 三、实验主要流程、基本操作或核心代码、算法片段（该部分如不够填写，请另加附页） 1.数据录入
第五章假设检验 本章介绍假设检验的基本概念以及参数检验与非参数检验的主要方法。通过学习，要求：1.掌握统计检验的基本概念，理解该检验犯两类错误的可能；2.熟练掌握总体均值与总体成数指标的各种检验方法；包括：z检验、t检验和p-值检验；4.掌握基本的非参数检验方法，包括：符号检验、秩和检验与游程检验；5.能利用Excel进行假设检验。 第一节假设检验概述 一、假设检验的基本概念 假设检验是统计推断的另一种方式，它与区间估计的差别主要在于：区间估计是用给定的大概率推断出总体参数的范围，而假设检验是以小概率为标准，对总体的状况所做出的假设进行判断。假设检验与区间估计结合起来，构成完整的统计推断内容。假设检验分为两类：一类是参数假设检验，另一类是非参数假设检验。本章分别讨论这两类检验方法。 进行假设检验，首先要对总体的分布函数形式或分布的某些参数做出假设，然后再根据样本数据和“小概率原理”，对假设的正确性做出判断。这种思维方法与数学里的“反证法”很相似，“反证法”先将要证明的结论假设为不正确的，作为进一步推论的条件之一使用，最后推出矛盾的结果，以此否定事先所作的假设。反证法所认为矛盾的结论，也就是不可能发生的事件，这种事件发生的概率为零，该事件是不能接受的现实。其实，我们在日常生活中，不仅不肯接受概率为0的事件，而且对小概率事件，也持否定态度。比如，虽然偶尔也有媒体报导陨石降落的消息，但人们不必担心天空降落的陨石会砸伤自己。 所谓小概率原理，即指概率很小的事件在一次试验中实际上不可能出现。这种事件称为“实际不可能事件”。 小概率的标准是多大？这并没有绝对的标准，一般我们以一个所谓显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限，α的取值与实际问题的性质有关。所以，统计检验又称显著性检验。 下面通过一个具体例子说明假设检验是怎样进行的。 【例5-1】消费者协会接到消费者投诉，指控品牌纸包装饮料存在容量不足，有欺骗消费者之嫌。包装上标明的容量为250毫升。消费者协会从市场上随机抽取50盒该品牌纸包装饮品，测试发现平均含量为248毫升，小于250毫升。这是生产中正常的波动，还是厂商的有意行为？消费者协会能否根据该样本数据，判定饮料厂商欺骗了消费者呢？ 上述例子中，消费者协会实际要进行的是一项统计检验工作，检验总体平均容量是否等于包装上注明的250毫升。即，检验总体平均μ=250是否成立。这就是一个原假设(null H表示，即： hypothesis)，通常用0 H：μ=250 H，备选假设是在原假设被否定时与原假设对立的是备选假设(alternative hypothesis)1 另一种可能成立的结论。备选假设比原假设还重要，这要由实际问题来确定，一般把期望出 现的结论作为备选假设。上例中可能的备选假设有三种：
假设检验地基本思想[理解] 假设检验是除参数估计之外地另一类重要地统计推断问题.它地基本思想可以用小概率原理来解释.所谓小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生地.也就是说，对总体地某个假设是真实地，那么不利于或不能支持这一假设地事件在一次试验中是几乎不可能发一地；要是在一次试验中事件竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设地真实性，拒绝这一假设. 文档来自于网络搜索 例：某公司想从国外引进一种自动加工装置.这种装置地工作温度服从正态分布(μ，),厂方说它地平均工作温度是度.从该装置试运转中随机测试次，得到地平均工作温度是度.该公司考虑，样本结果与厂方所说地是否有显著差异？厂方地说法是否可以接受？文档来自于网络搜索 类似这种根据样本观测值来判断一个有关总体地假设是否成立地问题，就是假设检验地问题.我们把任一关于单体分布地假设，统称为统计假设，简称假设.上例中，可以提出两个假设：一个称为原假设或零假设，记为：μ（度）；另一个称为备择假设或对立假设，记为：μ≠（度）这样，上述假设检验问题可以表示为：文档来自于网络搜索 ：μ ：μ≠ 原假设与备择假设相互对立，两者有且只有一个正确，备择假设地含义是，一旦否定原假设，备择假设备你选择.所谓假设检验问题就是要判断原假设是否正确，决定接受还是拒绝原假设，若拒绝原假设，就接受备择假设.文档来自于网络搜索 应该如何作出判断呢？如果样本测定地结果是度甚至更高（或很低），我们从直观上能感到原假设可疑而否定它，因为原假设是真实时，在一次试验中出现了与度相距甚远地小概率事件几乎是不可能地，而现在竟然出现了，当然要拒绝原假设.现在地问题是样本平均工作温度为度，结果虽然与厂方说地度有差异，但样本具有随机性，度与度之间地差异很可能是样本地随机性造成地.在这种情况下，要对原假设作出接受还是拒绝地抉择，就必须根据研究地问题和决策条件，对样本值与原假设地差异进行分析.若有充分理由认为这种差异并非是由偶然地随机因素造成地，也即认为差异是显著地，才能拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设.假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此，检验过程中要使原假设得到维护，使之不轻易被否定,否定原假设必须有充分地理由；同时，当原假设被接受时，也只能认为否定它地根据不充分，而不是认为它绝对正确. 文档来自于网络搜索 假设检验规则[识记] 样本既然取自总体，样本均值就必然包含着总体均值μ大小地信息.如上例，若原假设：μ为真，则一般应该小；否则一般应较大.因此，我们可以根据地大小，也即差异是否显著来决定接受还是拒绝原假设越大越倾向于拒绝原假设，那么大到何种程度才能作出拒绝原假设地决定呢？为此，就需要制定一个检验规则（简称检验）：文档来自于网络搜索当≥时，拒绝原假设；当< 时，接受原假设. 其中是一个特定地参数，称为临界值，不同地值表示不同地检验.我们把拒绝原假设地范围称为拒绝域，接受原假设地范围称为接受域，因此，确定一个检验规则，实质是确定一个拒绝域.文档来自于网络搜索 怎样确定拒绝域呢？这涉及假设检验中地两类错误问题. 由于样本具有随机性，因此，根据样本作出判断就有可能犯两类错误，一类错误是原假设是正确地，按检验规则却拒绝了原假设，这类错误称为弃真错误或第类错误，其发生地概率记为α ；另一类错误是，原假设是不正确地而按检验规则接受了原假设，这类错误称为取伪错误或第Ⅱ类错误，其发生地概率记为β.检验决策与两类错误地关系如下：文档来自于网络搜索 表、检验决策与两类错误关系表
实验五 假设检验 一、实验目的与实验要求 掌握平均数的比较与检验，包括单样本、独立样本、配对样本 二、实验内容详细介绍 t 检验是用小样本检验总体参数，特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均 数的显著性。 1.单样本的均值检验 1）基本数学原理 对单个正态总体并且方差未知的情况，用下面的统计量来检验其平均数的显著性（假设样本均值与总体均值相等，即0μμ=） x T = 当原假设成立时，上面的统计量应该服从自由度为1n -的t 分布。 简单的说，单样本均值检验是检验单个样本的均值是否与给定的常数之间存在差异。这个给定的常数就是总体均值。 单一样本的T 检验： 零假设H 0：样本平均数Mean=常数（检验值） 2）SPSS 实现 方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“One-Sample T Test ”
图1 （1 ）Test列表框：将其中对应变量名对应的变量数据进行均值检验 （2）Test Value文本框：在该文本框中输入总体均值。默认值为0。 （3）Options按钮：利用单击该按钮打开的对话框，设置检验时采用的置信度和缺失值的处理。打开的对话框如图3所示 图3 该样本的均值与总体均值之间没有显著差别。（设α=0.05） 要求： 1.输入数据到SPSS中，并保存为Bend.sav文件；（提示：只需要建一个变量） 2.对上述数据进行均值检验，给出输出结果并对输出结果进行分析 提示：（结果中比较有用的值：样本平均数Mean和Sig显著性概率值） 输出结果中各变量中文解释如下： N：数据个数 对其中变量名对应的变量数 据进行均值检验 输入总体 均值
实验报告 课程名称：数理统计实践 项目名称：参数假设检验 姓名：龚成 班级：科121 学号：121617 指导教师：徐红敏 数理系信息与计算科学专业
北京石油化工学院数理系 参数假设检验-实验报告 假设检验 1、 实验目的与要求 1.1实验目的 （1）掌握Matlab 中有关假设检验的操作命令； （2）掌握利用Matlab 软件对单个正态总体均值，方差置信区间的假设检验 （3）掌握利用Matlab 软件对两个正态总体均值差，方差比置信区间的假设检验 1.2实验要求 通过实验加深对假设检验的基本概念的和基本思想的理解，提升对matlab 软件的熟练度和对常用程序的使用。 2、 相关背景知识介绍 假设检验指的是在用数理统计方法检验产品的时候，先作出假设，在根据抽样的结果在一定可靠程度对原假设做出判断的一种方法。在总体的分布函数未知或者只知形式不知参数的情况下，为了推出总体的的未知特征，提出的关于总体的假设，而对于这个假设的结果我们是否接受的决断过程，就叫做假设检验。 一般地，我们会给出2个相互对立的假设01H H ，，然后通过具体的问题获取的信息选择一个合适的检测量，在按照假设决定该检测量的拒绝区域，如果该检测量落在拒绝区域里面，则选择拒绝0H 选择1H ，如果该检测量落在拒绝区域外面，则选择0H 拒绝1H 。然而由于作出决策的样本不能完全代表总体，如果小概率事件发生或者样本混入了错误值或者由于其他原因导致样本失真，当实际上0H 为真时仍然有可能作出拒绝0H 的决策或实际上0H 为假时仍然有可能作出接受0H 的决策（除非样本就等于总体，否则无法消除这个可能），犯这种错误的概率记为00000H 0P H H P H P H μμ∈（当为真，拒绝）或（拒绝）或（拒绝）。在大多数情况下，我们无法排除这类错误（P 0P 1≈ ，0），但是可以通过增加样本容量使之接近总体让错误被“稀释”。一般地我们为了减少0H 为真时作出拒绝0H 的决策的概率，我们因此我们给出一个较小的数
假设检验的SPSS实现 一、实验目的与要求 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 二、实验内容提要 1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.2 13.4 17.0 15.2 12.0 型号I ：21.4 12.0 15.0 18.9 24.5 型号II ：15.2 19.1 14.2 16.5 24.5 型号III ：38.7 35.8 39.3 32.2 29.6 （1）各种型号间寿命有无差别? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要1.可进行如下步骤 1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 zhijin g 5 12.460 .2881 .1288 单个样本检验 检验值 = 0 t df Sig.(双 侧) 均值差值差分的 95% 置信区 间 下限上限 zhijin g 96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818 为完成实验提要2.可进行如下步骤 2.1 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，
第五章 假设检验的功效与样本量 ? 当假设检验不拒绝H 0时，推断正确的概率称为检验功效。 ? 临床科研中不时遇到假设检验无统计学意义，此时，很有必要对检验功效作出评价。 5.1 两类错误与功效 1. 两类错误的概率 H 0: μ＝μ0， H 1: μ＞μ0 (5.1) （略） Z ＝n X σμ0- (5.2) （略） ? 任何假设检验都可能出现两类错误，用两个概率来度量 第Ⅰ类错误概率＝P(拒绝H 0｜H 0为真)≤α (5.3) 第Ⅱ类错误概率＝P(不拒绝H 0｜H 1为真)≤β (5.4a) 也可以理解为 第Ⅱ类错误概率＝P(不拒绝H 0｜H 0为假)≤β (5.4b) ? 如果将诊断是否患有某病也视为一个假设检验问题： H 0：无病， H 1：有病 第Ⅰ类错误：假阳性∕误诊，概率 P(阳性｜无病) (α) 第Ⅱ类错误：假阴性∕漏诊，概率 P(阴性｜有病) (β) ? 两类错误的背景： 拒绝H 0时可能犯第Ⅰ类错误 不拒绝H 0时可能犯第Ⅱ类错误 ? 两类错误的后果： 第Ⅰ类错误可能将“真实无效误作有效”∕误诊 第Ⅱ类错误可能将“真实有效误作无效”∕漏诊 ? 一般α, β的数值要在科研设计时事先确定 2. 功效 (power) ? 假设检验发现真实差异的功效就不低于1-β，即 检验功效＝P(拒绝H 0｜H 1为真)≥1-β (5.5) 检验功效＝P(拒绝H 0｜H 0为假)≥1-β (5.5) ? 功效就是真实有效的药物被发现的概率∕疾病被诊断出 来的概率 5.2 影响功效的四要素 ? 假设检验的功效至少受四个要素的影响，参看(5.2)式 n X σμ0- ≥Z α (5.6) ? 功效的影响因素为：δ=0μ-x ，σ，n ，α X ≥μ0+Z αn σ (5.7) （略） ? 现用X 分布图形来定性地讨论四要素对功效的影响 1. 客观差异越大，功效越大
假设检验实验报告 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
实验报告 假设检验学院: 参赛队员: 参赛队员: 参赛队员: 指导老师:
一、实验目的 1.了解假设检验的基本内容； 2.了解单样本t检验； 3.了解独立样本t检验；、 4.了解配对样本t检验； 5.学会运用spss软件求解问题； 6.加深理论与实践相结合的能力。 二、实验环境 Spss、office 三、实验方法 1.单样本t检验； 2.独立样本t检验； 3.配对样本t检验。 四、实验过程
依题意，设H0：μ= 82，H1：μ>82 (1)定义变量为成绩，将数据输入SPSS； (2)选择：分析比较均值单样本T检验； (3)将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输入数据82； (4)观察结果 实验结果 结果分析 该题是右尾检验,所以右尾P=2=因为P值明显小于, 表明在水平上变量与检验值有显着性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改革成功。 问题二： (1)定义变量为成绩，将数据输入SPSS； (2)选择：分析比较均值单样本T检验；
(3) 将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输入数据500； 实验结果 结果分析 该题是双检验,所以双尾P=因为P值明显大于, 表明在水平上变量与检验值无显着性差异，故不能拒绝原假设 ,接受备择假设，所以自动装罐机性能良好 问题三：
实验过程 数据的导入 先将数据输入进excel表格中，用SPSS打开；在SPSS页面点击文件打开数据选择：分析比较均值独立样本T检验 检验变量选择成绩，分组变量选择班级，定义组输入1,2； 点击选项卡、Bootstrap，勾选执行bootstrap； 输出结果 结果分析 原假设 0: d H无差异 备择假设 1: d H有差异 F= Sig=> 接受方差齐性，此时看数据的第一行t= df=38 P=> 接受原假设，经过双测检验，差异显着。 一班学生的成绩均值为，标准差为；二班学生的成绩均值为，标准差为。
攀 枝 花 学 院 实 验 报 告 实验课程：数学实验及模型 实验项目：参数估计和假设检验 实验日期：2010.12.30 系：计算机 班级： 姓名： 学号： 同组人： 指导教师： 成绩： 【实验目的】： 1 理解参数估计的基本概念、原理和方法； 2 理解正态总体的均值、方差的区间估计的方法； 3 了解假设检验的基本概念、原理和方法； 4 掌握用Matlab 进行参数估计； 5 掌握用Matlab 进行假设检验. 【实验内容：】 1 参数估计的基本概念、原理和方法； 2 假设检验的基本概念、原理和方法； 3 利用Matlab 进行参数估计和假设检验. 【实验原理：】 1 参数估计:参数估计包括点估计和区间估计 （1）点估计：点估计法主要包括矩估计和最大似然估计. 点估计的常用公式如下： ?x μ =，22?s σ= （2）区间估计：区间估计就是根据样本来估计其分布函数中未知参数的范围区间，并使区 间包含未知参数的概率≥1a -，1a -称为置信水平，估计区间称为置信区间. 总体均值μ、标准差σ的区间估计（置信水平1α-）的常用公式如下： ① σ已知时，μ 的置信区间为：2 x z α ± σ未知时，μ 的置信区间为：()2 1x n α± - ② 2σ的置信区间为： ()()()()2 222 12211,11n S n S n n ααχχ- ??-- ? ?-- ??? 其中，2 z α、()2 1t n α-、()2 2 1n αχ-分别为()0,1N 、()1t n -、()21n χ-分布的上 2 α分位点. （3）Matlab ，常见分布函数中参数估计的点估计和区间估计函数见表3-4.