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统计假设检验的一般步骤是什么

05月14日 编辑 39baobao.com

[matlab中的cov等的统计函数的用法假设X xij是一个p n的矩阵即]> a=[1 2 3;2 5 6] a = 1 2 3 2 5 6 >> b=mean(a)%%mean是按列求平均值,从b中的值可以看出 b = 1.5000 3.5000 4.5000 >> c=mean(a')%%所以要按行求平均值,直接转置求取,最后对...+阅读

假设检验的一般步骤

假设检验的一般步骤:

(一)根据所研究问题的要求,提出原假设 和备择假设 。

有三种类型的原假设和备择假设,以总体均值的假设检验为例加以说明。

1. : ; :

2. : ; :

3. : ; :

其中,1. 是双侧假设检验;2. 是右侧假设检验;3. 是左侧假设检验。因为假设检验是根据概率意义下的反证法来否定原假设,所以原假设必须包含等号。究竟采用哪一种检验要视具体问题而定,尤其是选择右侧检验还是左侧检验时,更要慎重。

(二)找出检验的统计量及其分布。

与参数估计一样,假设检验也要根据样本数据进行统计推断。用于判断是否接受原假设 的统计量称为检验统计量。在实际应用时,检验统计量的选择及其分布要根据检验的具体内容、抽样的方式、样本容量的大小和总体方差是否已知等多种因素来确定,常用的检验统计量有 统计量、 统计量、 统计量及 统计量等。

(三)规定显著性水平 ,就是选择发生第一类错误的最大允许概率。

显著性水平 的大小,取决于发生第一类错误和第二类错误产生的后果。如果 取的较小,那么 将会较大,虽然否定一个真实原假设(弃真)的风险小了,其代价是增加了接受一个不真实原假设(取伪)的概率;反之,如果 取的较大,那么 将会较小,虽然接受一个不真实原假设(取伪)的的风险小了,其代价是增加了否定一个真实原假设(弃真)的概率。因此,要根据研究问题的需要选择一个合适的 ,通常 选为 、 或 等。

(四)确定决策规则。

在选择好检验统计量和规定了显著性水平后,就可以根据

求出否定原假设和接受原假设的临界值,从而也就确定了否定域 。

(五)计算检验统计量的值,作出统计决策。

如果检验统计量的值落在否定域 里,则否定 ;否则,不否定 。

需要说明的是,显著性检验只对发生第一类错误的概率进行了控制,而不对发生第二类错误的概率加以限制。因此,当我们决定接受 时,并不意味着 一定为真,因为我们不能确定该决策有多大的可靠性。确切的说法是:在显著性水平为 时,根据这次试验得到的样本数据,不足以否定 。鉴于发生第二类错误的不确定性,通常在做决策时,统计学家建议我们采用“不否定 或不拒绝 ”的说法,而不采用“接受 ” 的说法。但是,要否定 ,只要一个反例就足够了。否定了 ,也就避免了第二类错误,所以根据样本数据,作出否定 的决策就具有了可靠性。

有没有什么程序可以直接做出假设检验

假设检验是不可能做到完全正确的,它只能保证假设在最大概率上的成立。 一般双侧U-检验的做法就是你列出的检验法1。 利用检验法2或3,表面上结果是检验水平a下进行的,但实际内在的结果是:假设是在检验水平为b时成立;其中b可能大于a,也可能小于a。也就是说

(1)(当假设值与真实值差别非常小时) b≥a,即在比a更高的检验水平下也能成立,若使用这种检验法,则“弃真”的概率就更大;

(2)(当假设值与真实值差别比较大时) b≤a,即只有在比a低的检验水平下才能成立,若使用这种检验法,则“纳伪”的概率就更大。 所以一般不采用检验法2和3。 可以想像,检验法1中,u2和u1的大小关系是由契比学夫不等式确定的,只有成立与不成立的情况,没有程度关系。 而在检验法2和3中,u0或xx落在置信区间内的具体位置对其概率的影响是很大的,所以检验的结果也不一定准确,至少检验的结果不是对应于检验水平a的。 如果是通过矩估计法得到的u0,那么你列出的检验法2和检验法3就是一回事,u0=xx。...

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