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即 z 拒绝域,没有落入接受域,所以没有足够理由接受原假设H0, 同
时,说明该类型电子元件的使用寿命确实有了显著的提高。
第六章 假设检验
1. 正态总体均值的假设检验
(2) 总体方差 2 未知的情形
双侧举例:【例 6-6】某厂用生产线上自动包装的产品重量服从正态
分布,每包标准重量为1000克。现随机抽查9包,测得样本平均重量为
100个该类型的元件,测得平均寿命为102(小时), 给定显著水平α=0.05,
问,该类型的电子元件的使用寿命是否有明显的提高?
解:该检验的假设为右单侧检验 H0: u≤100, H1: u>100
已知 z z0.05 1.645
zˆ x u0 n 100 (102 100 ) 2 1.645
986克,样本标准差是24克。问在α=0.05的显著水平下,能否认为生产线
工作正常? 解:该检验的假设为双侧检验 H0: u=0.5, H1: u≠0.5
已知 t /2 (n 1) t0.025 (9 1) 2.306, 而 tˆ x u 986 1000 1.75 可见 tˆ 1.75 2.306
设H0, 同时,说明该包装机生产正常。
其中 P( Z 1.8) 1 P( Z 1.8) 1 0.9281 0.0719 0.05。
第六章 假设检验
单侧举例:【例 6-4】某电子产品的平均寿命达到5000小时才算合格,
现从一批产品中随机抽出12件进行试验,产品的寿命分别为
5059, 3897, 3631, 5050, 7474, 5077, 4545, 6279, 3532, 2773, 7419, 5116
的显著性水平=0.05,试测算该日生产的螺丝钉的方差是否正常?