假设检验(两个总体)

统计学(第二版)总体方差的检验(2检验)统计学(第二版)方差的卡方(2)检验检验一个总体的方差或 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差假设总体近似服从正态分布检验统计量为：统计学(第二版)总体方差的区间估计(图示)df＝（n－1）38Inthisdiagram,dothepopulationshaveequalorunequalvariances?Unequal.统计学(第二版)方差的卡方(2)检验(例题 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 ) 【例】某厂商生产出一种新型的饮料装瓶机器，按设计要求，该机器装一瓶一升(1000cm3)的饮料误差是否为1cm3。现从该机器装完的产品中随机抽取25瓶，分别进行测定，得到如下结果(用样本减1000cm3)。(=0.05)双侧检验H0:2=1 0.3 -0.4 -0.7 1.4 -0.6 -0.3 -1.5 0.6 -0.9 1.3 -1.3 0.7 1 -0.5 0 -0.6 0.7 -1.5 -0.2 -1.9 -0.5 1 -0.2 -0.6 1.1统计学(第二版)解： 设H0:2=1 H1:21 =0.05 df=25－1=24选择检验统计量为:统计学(第二版)解： 设H0:2=1 H1:21 =0.05 df=25－1=24选择检验统计量为:20临界值点统计学(第二版) H0:2=1 H1:21 =0.05 df=25－1=24统计量:临界值统计学(第二版) H0:2=1 H1:21 =0.05 df=25－1=24检验统计量:临界值右图中的两个临界值点可查 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 得到：统计学(第二版) H0:2=1 H1:21 =0.05 df=25-1=24计算检验统计量:统计学(第二版)检验统计量:如何决策？结论？H0:2=1统计学(第二版)统计量:在=0.05的水平上不拒绝H0在=0.05的水平上可以认为该机器的性能达到设计要求。决策:结论:H0:2=1统计学(第二版) 有人说在大学中男生的学习成绩比女生的好，现从南农大随机抽取了25名男生和16名女生，对他们进行了同样题目的测试。结果男生的平均成绩为82分，方差为56分；女生的平均成绩为78分，方差为49分。假设显著性水平为0.02，从上述数据中能得到什么结论？统计学(第二版)§5.3两个正态总体参数的检验9统计学(第二版)§5.3两个正态总体参数的检验 检验统计量的确定 两个总体均值之差的检验 两个总体方差比的检验9统计学(第二版)两个正态总体参数的检验统计学(第二版)独立样本总体均值之差的检验统计学(第二版)两个独立样本之差的抽样分布38Inthisdiagram,dothepopulationshaveequalorunequalvariances?Unequal.统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(12、22已知)1. 假定条件 两个样本是独立的随机样本 两个总体都是正态分布 若不是正态分布,可以用正态分布来近似(n130和n230)检验统计量为统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(12、22已知)1. 假定条件 两个样本是独立的随机样本 两个总体都是正态分布 若不是正态分布,可以用正态分布来近似(n130和n230)检验统计量为统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(假设的形式) 假设 研究的问题 没有差异有差异 均值1均值2均值1<均值2 均值1均值2均值1>均值2 H0 1–2=0 1–20 1–20 H1 1–20 1–2<0 1–2>09统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(假设的形式) 假设 研究的问题 没有差异有差异 均值1均值2均值1<均值2 均值1均值2均值1>均值2 H0 1–2=0 1–20 1–20 H1 1–20 1–2<0 1–2>09统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(假设的形式) 假设 研究的问题 没有差异有差异 均值1均值2均值1<均值2 均值1均值2均值1>均值2 H0 1–2=0 1–20 1–20 H1 1–20 1–2<0 1–2>09统计学(第二版)统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(例题分析) 双侧检验！【例】有两种施肥 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 可用于提高作物产量。根据以往的资料得知，第一种施肥方法作物产量的标准差为8公斤，第二种方法的标准差为10公斤。从采用两种施肥方法中的试验小区各抽取一个随机样本，样本容量分别为n1=32，n2=40，测得x2=50公斤，x1=44公斤。问采用这两种施肥方法的作物产量是否有显著差别？(=0.05)H0:1-2=0统计学(第二版)两个样本是独立的随机样本 两个总体都是正态分布 若不是正态分布,可以用正态分布来近似(n130和n230)选用的检验统计量为统计学(第二版)解：设H0:1-2=0 H1:1-20=0.05 n1=32，n2=40选择检验统计量并计算:确定接受域和拒绝域：统计学(第二版)计算检验统计量:决策？结论？2.83统计学(第二版)检验统计量:决策:结论:在=0.05的水平上拒绝H0在=0.05的水平上两种施肥方法的作物产量有显著差异2.83统计学(第二版)两个正态总体均值之差的检验(12、22未知且不相等,小样本)统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(12、22未知且不相等,小样本)检验具有不等方差的两个总体的均值假定条件：两个样本是独立的随机样本；两个总体都是正态分布；两个总体方差未知且不相等1222检验统计量为：统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(12、22未知且不相等,小样本)检验统计量为：其中：自由度v：当n1＝n2时，自由度为n1＋n2－2统计学(第二版)两个正态总体均值之差的检验(12、22未知但相等,小样本)统计学(第二版)两个总体均值之差的检验(12、22未知但相等,小样本)检验具有等方差的两个总体的均值假定条件 两个样本是独立的随机样本 两个总体都是正态分布 两个总体方差未知但相等12=22检验统计量为：统计学(第二版)H0:1-20单侧检验案例：样本1均值为583，方差＝2698.095，样本2均值为629.25，方差＝3675.461问：总体1均值是否小于总体2的均值？（缺少两个总体方差水平的信息。）统计学(第二版)两个总体方差比的检验统计学(第二版)两个总体方差比的检验(F检验)假定条件 两个总体都服从正态分布 两个独立的随机样本 假定形式 H0：s12=s22或H0：s12s22(或) H1：s12s22H1：s12<s22(或>)Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)两个总体方差比的检验(F检验)检验统计量为：？Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)两个总体方差比的检验(F检验)检验统计量为：Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)两个总体方差比的检验(F检验)检验统计量为： 由于假设H0：＝ 即：F=S12/S22～F(n1–1,n2–1)Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)两个总体方差的F检验(临界值)66ThelowerFisnotthereciprocaloftheupperF.Whatdoyoudoifequalsamplesizes?统计学(第二版)可直接查表得到66ThelowerFisnotthereciprocaloftheupperF.Whatdoyoudoifequalsamplesizes?统计学(第二版) 例如：分别从两个正态总体中抽样，样本容量分别为n1＝15，n2＝20；样本方差分别为S12=2431.429，S22=3675.461， 请在α＝0.05的水平下检验两个总体方差水平的差异性。统计学(第二版)解：设H0:12=22H1:1222=0.05n1=15，n2=20临界值Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)H0:12=22H1:1222=0.05n1=15，n2=20选择检验统计量并计算:临界值Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)检验统计量:决策？结论？H0:12=22H1:1222Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)检验统计量:决策:结论:在=0.05的水平上接受H0在=0.05的水平上可以认为这两个总体的方差相等。Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator统计学(第二版)课后作业：两个实验室用某种方法对同一控制样品进行测定，其中甲实验室8次测定的标准差为S1＝0.57mg/L，乙实验室7次测定的标准差为S2＝0.35mg/L，问这两个实验室的测定值是否具有相同的精密度？统计学(第二版) 有人说在大学中男生的学习成绩比女生的好，现从南农大随机抽取了25名男生和16名女生，对他们进行了同样题目的测试。结果男生的平均成绩为82分，方差为56分；女生的平均成绩为78分，方差为49分。假设显著性水平为0.02，从上述数据中能得到什么结论？统计学(第二版)Q&A?Thanks!38Inthisdiagram,dothepopulationshaveequalorunequalvariances?Unequal.9938Inthisdiagram,dothepopulationshaveequalorunequalvariances?Unequal.999Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominatorFratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominatorFratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominatorFratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator66ThelowerFisnotthereciprocaloftheupperF.Whatdoyoudoifequalsamplesizes?66ThelowerFisnotthereciprocaloftheupperF.Whatdoyoudoifequalsamplesizes?Fratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominatorFratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominatorFratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominatorFratioisastatisticdefinedastheratioof2independentestimatesofanormallydistributedpopulation’svariance.Note:degreesoffreedomrefertonumeratoranddenominator