α=P(V|H0 真)
对于第 3 种情况,H0 本来是非真的,却根据检验统计 量的值把它给接受了,在统计上,称为第二类错误,也称 取伪错误,这种错误发生的概率通常用β表示,即
β=P(V |H0 非真)
表 6.1.1 给出了上述 4 种情况。
表 6.1.1 假设检验的四种可能结果
对假设 H0 采取的决策
• H0: P≤0、01; H1: P>0、01
• H0:
; H1:
• H0:随机 1变20量0 X与Y独立 ;H121:0随0 机变量 X与Y不独
立。
•
关于总体参数得假设称为参数假设,否则,
称为非参数假设。例如,例 6、1、1 、例6、2、
2 就是参数假设,例 6、1、3 就是非参数假设。
•
完全决定总体分布得假设称为简单假设,否
• 根据小概率原理进行假设检验得方法就就是概率意义 下得反证法,其思想就是:为了检验原假设H0就是否正 确,我们首先假定“H0正确”,然后来瞧在H0就是正确 得假定下能导出什么结果。如果导出一个与小概率原 理相矛盾得结果,则说明“H0正确” 得假定就是错误得, 即原假设H0不正确,于就是我们应作出否定原假设H0得 决策;如果没有导出与小概率原理相矛盾得结果,则说明 “H0正确” 得假定没有错误,即不能认为原假设H0就 是不正确得,于就是我们应作出不否定原假设H0得决策。
第十三讲统计学讲义
• 例 6、1、2 按照质量标准,某种导线得平均拉力 强度为1200公斤,一批导线在出厂时抽取了100根 进行检验,测得得平均拉力强度为1150公斤,试问: 这批导线得平均拉力强度就是否符合质量标准。
• 在本例中,即将出厂得这批导线得平均拉力强度就是未
知得,我们关心得问题就是,如何根据样本得平均拉力强度 公斤x 来 1判15断0 : • 这批导线得平均拉力强度 1200就是否成立。