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假設(shè)檢驗和顯著性假設(shè)檢驗和顯著性如果認(rèn)為一個特定的假設(shè)是真的,我們發(fā)現(xiàn)在隨機樣本中看到的結(jié)果,與在這一假設(shè)下期望的結(jié)果有明顯的不同,而期望結(jié)果是根據(jù)使用抽樣理論計算的可能性確定的,我們應(yīng)該說看到了差異是顯著的,從而主張拒絕該假設(shè)。例如,如果一枚硬幣擲200次,出現(xiàn)160次正面,我們應(yīng)該主張拒絕硬幣為均勻的假設(shè)。這樣的檢驗過程稱為假設(shè)檢驗,或者顯著性檢驗。這個過程足以使我們決定是接受還是拒絕假設(shè),決定觀測樣本是否與期望的結(jié)果有顯著性差異。第一類和第二類錯誤如果某一假設(shè)是真的,而我們拒絕這個假設(shè),則稱做出了第一類錯誤。反之如果假設(shè)是假的應(yīng)該被拒絕,而我們接受了這個假設(shè),則稱做出了第二類錯誤。為了一個假設(shè)檢驗是好的,必須設(shè)計得使它錯誤最小化。但這并不容易,因為當(dāng)企圖降低某一類錯誤時,一般伴隨著使另一類錯誤增大。在實際中,就看哪一類錯誤造成的后果更嚴(yán)重,就適宜地限制那類錯誤更嚴(yán)些。如果要同時降低兩類錯誤的方法只有增加樣本容量。顯著性水平在檢驗一個給定假設(shè)時,我們可能會犯的第一類錯誤的最大概率稱為檢驗的顯著性水平。這個概率經(jīng)常在抽取樣本前被給定,實踐中顯著性水平習(xí)慣上用0.05或0.01等。例如,如果按照選定0.01或1%顯著性水平設(shè)計一個假設(shè)檢驗,那么在1000次中有大約10次機會,使在應(yīng)該接受該假設(shè)時而拒絕了它。有關(guān)正態(tài)分布的檢驗假定在一個給定假設(shè)下,統(tǒng)計量S的抽樣分布是正態(tài)分布,均值和方差分別是S,S。同時假定當(dāng)S太小或太大時,我們決定拒絕該假設(shè)。標(biāo)準(zhǔn)化變量Z=(S-S)/S的分布是N(0,1),Z的極端值應(yīng)該導(dǎo)致拒絕該假設(shè)。我們能夠有95%的信心認(rèn)為,如果該假設(shè)檢驗是真的,統(tǒng)計量S的z值會出現(xiàn)在-1.96和1.96之間。如果z在這個區(qū)域之外,那么我們會歸納出:如果給定的假設(shè)是真的,這樣的事件發(fā)生的概率僅有0.05。那么我們會說這個z值與在該假設(shè)下所能期望的值顯著地不同,我們會主張拒絕該假設(shè)。單側(cè)和雙側(cè)檢驗上面顯示地檢驗中,興趣集中在統(tǒng)計量S或?qū)?yīng)的z值的期望值兩側(cè)的極端值,也就是分布的兩側(cè)尾部,因此這樣的檢驗稱為雙側(cè)檢驗。如果我們僅對期望值的一側(cè)極端值感興趣,也就是只看分布的一側(cè)尾部,這樣的檢驗稱為單側(cè)檢驗。P值在許多檢驗中,我們常考慮零假設(shè)H0是認(rèn)為總體參數(shù)有一個特定的值,而備擇假設(shè)H1會有下面的某種考慮:1該參數(shù)比所述特定值大(右側(cè)檢驗);2該參數(shù)比所述特定值小(左側(cè)檢驗);3該參數(shù)大于或小于所述特定值(雙側(cè)檢驗)。在進行檢驗和計算統(tǒng)計量S之后,檢驗的P值就是一個概率值,這個概率是:如果H0為真,在H1指示的方向?qū)嶋H出現(xiàn)的S值作為極端值可能出現(xiàn)的概率。例子假定正態(tài)總體的標(biāo)準(zhǔn)差已知是3,H0認(rèn)為均值等于12,從總體中抽取大小36的一個隨機樣本,樣本均值為Xm=12.95。檢驗統(tǒng)計量選用Z=(Xm-12)/0.5。當(dāng)H0為真時,這是一個標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機變量。Z的值為1.9,那么檢驗的P值,依據(jù)備擇假設(shè)H1如下:1)>12,P值是一個概率,即均值真值時12時,大小為36的隨機樣本產(chǎn)生樣本均值超過12.95的概率,也就是P(Z>=1.9)=0.029。換句話說,就是如果=12在100次中大約有3次使Xm>=12.95。2)<12,檢驗的P值為均值真值是12時,大小為36的隨機樣本產(chǎn)生的樣本均值不超過12.95的概率,也就是P(Z<=1.9)=0.97,或者說如果=12時,在100次中大約有97次機會使Xm<=12.95。3)12,檢驗的P值為均值真值是12時,大小為36的隨機樣本產(chǎn)生的樣本均值離開12超過0.95單位的概率,也就是Xm>=12.95或Xm<=11.05的概率。這時P值為P(Z<=-1.9)+P(Z>=1.9)=0.057。這就是說當(dāng)=12時,在100次中大約有6次機會使|Xm-12|>=0.95。小的P值提供了傾向于備擇假設(shè)拒絕零假設(shè)的證據(jù),而大的P值提供了不傾向備擇假設(shè)不拒絕零假設(shè)
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