概率统计及随机过程课件9.2正态总体均值和方差的假设检验
- 格式:ppt
- 大小:878.00 KB
- 文档页数:38
第四节,总体分布的假设检验前面介绍的各种检验法,几乎都是在正态总体的假定下进行的,并且只是对总体的均值或方差进行检验。
但是在实际遇到的许多问题中,总体的分布类型往往是未知的。
在这种情况下,我们需要根据样本来对总体分布的种种假设进行检验,这就是非参数假设检验要解决的问题。
如何通过对样本的分析来初步确定总体分布的可能形式呢?首先,可以由问题的实际背景初步来确定分布的类型。
例如若影响某一数量指标的随机因素很多,而每一个因素所引起的作用不是很大,则可假定该指标服从正态分布;“寿命”、“服务时间”等常假定服从指数分布;抽样检查常假定服从二项分布。
还可以利用样本所提供的数据资料,用直方图法,或者经验分布函数方法,通过直观认识初步确定分布的类型。
在确定了总体分布的类型之后,可以先用矩法或极大似然估计分布中的未知参数,然后再对确定的总体分布进行假设检验。
但是这些方法比较简单、直观,但不那么精细。
所以在实际应用中不是那么理想。
下面介绍一种比较常用的检验法,皮尔逊的2χ拟合优度检验。
它是在总体分布为未知的情况下根据样本n x x ,,1 来检验有关总体分布的假设H 0 :总体X 的分布函数为F(x)的一种方法。
用这种方法时,要求总体分布的参数都是已知的,如果未知,就用参数的估计值去代替未知参数。
1:理论分布完全已知的情况设根据某一理论、学说甚至假定,某随机变量应当有分布F ,现在对X 进行n 次观察,得i.i.d.样本n X X X ,,,21 ,要据以检验“X 有分布F ”这个(原)假设。
这里虽没有明确指出对立假设,但可以说,对立假设是“X 的分布不是F ”。
本问题的真实含义是估量实测数据与该理论或学说符合的怎么样,而不在于当认为不符合时,X 可能备择的分布如何,故问题中不明确标出对立假设,反而使人感到提法更为贴近现实。
早期(奈曼-皮尔逊之前)研究假设检验的学者,包括此处讨论的皮尔逊的拟合优度检验和费希尔的显著性检验,都是持这样一种看法。
第三节 二正态总体均值差和方差比的假设检验 一:二正态总体均值差的假设检验。
在实际问题中,我们还常遇到两个总体均值的比较问题。
设总体X ~N ),,(211σμY ~N ),(222σμ,且X 与Y 相互独立。
m x x ,,1 为来自于X 的样本,样本均值为-x ,样本方差为2ms ;n y y ,,1 为来自于Y 的样本,样本均值为-y ,样本方差为2n s 。
下面分类进行讨论。
1:已知21σ和22σ,检验假设210:μμ=H选取Unmy x 2221)(σσ+-=--作为检验统计量,且在假设0H 成立的条件下知U~N (0,1)。
于是对给定的α,查标准正态分布表得21α-z,使αα=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>-21z U P于是,得到检验的拒绝域21α->zU ,即212221)(ασσ--->+-znmy x , (9.11)在由样本值算出统计量U 的值,若21α->zU ,则拒绝0H ;若21α-<zU ,则接受0H 。
1. 未知21σ和22σ,但21σ=22σ,检验0H :21μμ= 这时,我们选用T=nm n m mn s n s m yx nm +-+⋅-+----)2()1()1(22作为检验统计量,且在0H 成立下知T ~t(m+n-2)。
于是对给定的α,查t 分布表得)2(21-+=n m tα,使αα=⎭⎬⎫⎩⎨⎧-+>-)2(21n m t T P ,于是,得到检验的拒绝域)2(21-+>-n m tT α,即>+-+⋅-+----n m n m m n s n s m yx nm )2()1()1(22)2(21-+=n m t α,由样本值算出T 的值,若)2(21-+>-n m tT α,则拒绝0H ;否则,接受0H 。
例1 为研究正常成年男、女血液红细胞的平均数的差别,检查某地正常成年男子156名,正常成年女子74名,计算得男性红细胞平均数为465.13万/mm 3;样本标准差为54.80万/mm 3;女性红细胞平均数为422.16万/mm 3,样本标准为49.20万/mm 3。
统计学中的随机过程和假设检验1.随机过程:随机过程是一个数学模型,用于描述随时间变化的随机现象。
它是一系列随机变量的集合,这些变量依赖于一些未知的参数。
随机过程可以用来分析和预测实际中的随机事件,如股票价格、生物进化、天气预测等。
随机过程可以分为离散型和连续型,离散型随机过程是在离散的时间点上观察随机变量的变化,连续型随机过程则是在连续的时间区间内观察随机变量的变化。
常见的随机过程包括马尔可夫过程、泊松过程和布朗运动等。
-马尔可夫过程:马尔可夫过程是一种具有“无记忆”的特性的随机过程。
即,在给定当前状态的情况下,其未来行为只与当前状态有关,而与过去的状态无关。
马尔可夫过程常用于建模随机事件的演化和预测。
-布朗运动:布朗运动是一种连续的随机过程,具有随机游走的特性。
它是由飞行颗粒的运动所建模,被广泛应用于金融学、物理学等领域。
随机过程的分析方法包括平稳性检验、转移概率矩阵分析、功率谱分析等,它们可以帮助我们了解随机过程的特征和性质,进而进行预测和决策。
2.假设检验:假设检验是统计学中一种用于验证或拒绝关于总体参数的假设的方法。
它基于样本数据对总体参数做出推断,以判断我们的研究结果是否具有统计学意义。
假设检验分为两类假设:零假设和备择假设。
零假设通常是我们想要验证或拒绝的假设,而备择假设是对零假设的对立假设。
假设检验的基本步骤包括:-提出零假设和备择假设:根据研究问题确定需要验证的假设。
-选择适当的检验统计量:根据样本数据选择适当的统计量进行假设检验。
-确定显著性水平:显著性水平是在假设检验中设置的判断标准。
常见的显著性水平有0.05和0.01-计算检验统计量的观察值:根据采样数据计算检验统计量的观察值。
-做出决策:通过比较观察值与临界值,判断是否拒绝或接受零假设。
常见的假设检验方法包括:-t检验:用于比较两个样本均值是否具有统计学差异。
-卡方检验:用于比较观察频数与期望频数之间的差异。
-F检验:用于比较两个样本方差是否具有统计学差异。
统计学中的随机过程和假设检验统计学是一门关于数据收集、分析、解释和推断的学科。
主要目的是通过概率模型来描述现象并进行推断、预测和决策。
在统计学的几个基本领域中,随机过程和假设检验是两个非常重要的概念。
这篇文章将分别从随机过程和假设检验两个方面来介绍它们在统计学中的作用。
随机过程随机过程是一系列随机事件的序列,它可以用来描述随时间变化的随机现象。
随机过程在金融学、通信工程、环境科学、物理学等领域中都有广泛的应用。
在统计学中,随机过程可以用来描述和分析随机数据的动态性质,包括变化率、趋势、周期性等。
统计学中最常用的随机过程是马尔可夫过程。
马尔可夫过程是一种随机过程,其下一个状态只与当前状态有关,与历史状态无关。
这个概念有助于描述一些自然和社会现象,如股票价格、疾病传播模型等。
马尔可夫过程在统计学中的应用有很多,比如在经济预测中建立经济模型,分析市场的价格走势。
此外,马尔可夫过程还可以用于建模声音、图像和视频等数学模型,用于图像和视频的压缩、去噪和分割。
其他的随机过程比如布朗运动、泊松过程、扩散过程也在实际中经常被使用。
比如布朗运动模型可以用于研究股票价格的变化;泊松过程可以用于研究交通拥堵的情况;而扩散过程则可以用于研究化学反应速率的变化。
假设检验假设检验也是统计学中非常重要的一个概念,它是通过对数据进行推断来检验一个假设是否成立的方法。
在科学研究中,我们经常需要对一个或多个假设进行测试,如新药是否有效、广告效果是否显著等等。
在这些情况下,我们需要使用假设检验方法来对这些假设进行验证。
假设检验需要依据特定的假设、样本数据,并进行统计分析,从而得到假设的可靠程度。
假设检验分为两类:参数检验和非参数检验。
参数检验是指假设检验过程中所依赖的模型是参数化的,需要依据参数来计算概率值。
非参数检验是不依赖参数,通常使用分布自由度(degree of freedom)或自由度(degree of order)来计算概率值。