△y=30公斤庙亩由试验误差造成(由其造成的概率很大) 2、备择假设H,:假设样本所属总体(特征值)相对已知或相比较的总体(特征值) 有自己的独特效用或不同(差异显著),即H4:4≠或H4:≠300公斤 亩。含义:Δy=30公斤/亩由真实差异造成(而由试验误差造成的概率很小) (二)在H假设为正确的假定前提下,研究抽样分布,从而计算出样本在H假设的总 体中出现的概率。 n=y-=P-H=-o=30-300=2 在标准正态分布()中P(42196)=05,叫=2,0.05。说明在H: =0=300公斤亩的总体中由随机抽样获得j=330公斤/亩的样本的概率⊥q005,或由 随机误差造成Δy=30公斤/亩这样大的差异的概率q0.05,而由真实差异造成△y=30公 斤/亩这样大的差异的概率则为P=0.95。 (三)根据“小概率事件的实际不可能性原理”作出应接受那种假设的推断。若概率 小,说明H假设的条件不正确,从而否定H,接受H/,说明试验结果中的差异由真实 差异造成的概率很大,或样本所属的总体确实与H假设的总体显著不同,称为差异显著; 若概率大,则接受H0,称为差异不显著 本例=2)196,9005,否定H0,接受H4:H≠山0,差异显著。 显著水平a:用来进行假设测验的小概率标准。a=0.05(u05=1.96),a=0.01 (l001=258)。显著水平a选用的规则:统计上达显著,实际上又有一定的应用价值。 (1)若试验误差较大,精确度较低,应选低水平a=0.05 (2)若试验误差较小,精确度较高,应选高水平α=0.01 第五节方差分析 基本知识 1、方差分析:利用方差(变异量)分析因素间相对重要程度的数学方法。 、适宜资料:多个处理(单、多因素)差异性比较试验:不同因素间变异程度 (重要程度)的假设测验 3、分析目的:通过方差差异的显著性测验,判断出因素间的相对重要程度。y =30 公斤/亩由试验误差造成（由其造成的概率很大）。 2、 备择假设 HA ：假设样本所属总体（特征值）相对已知或相比较的总体（特征值） 有自己的独特效用或不同（差异显著），即 HA ：   0 或 HA ：   300 公斤/ 亩。含义： y =30 公斤/亩由真实差异造成（而由试验误差造成的概率很小）。 （二） 在 H0 假设为正确的假定前提下，研究抽样分布，从而计算出样本在 H0 假设的总 体中出现的概率。 2 25 75 0 330 300 = − = − = − = − = n y y y u y y y       在标准正态分布（ u ）中 P(u 1.96) =0.05， u =2， P 0.05。说明在 H0 ：  =  0 =300 公斤/亩的总体中由随机抽样获得 y =330 公斤/亩的样本的概率 P 0.05，或由 随机误差造成 y =30 公斤/亩这样大的差异的概率 P 0.05，而由真实差异造成 y =30 公 斤/亩这样大的差异的概率则为 P=0.95。 （三） 根据“小概率事件的实际不可能性原理”作出应接受那种假设的推断。 若概率 小，说明 H0 假设的条件不正确，从而否定 H0 ，接受 HA ，说明试验结果中的差异由真实 差异造成的概率很大，或样本所属的总体确实与 H0 假设的总体显著不同，称为差异显著； 若概率大，则接受 H0 ，称为差异不显著。 本例 u =2  1.96， P 0.05，否定 H0 ，接受 HA ：    0 ，差异显著。 显著水平  ：用来进行假设测验的小概率标准。  =0.05（ u0.05 =1.96），  =0.01 （ u0.01 =2.58）。 显著水平  选用的规则：统计上达显著，实际上又有一定的应用价值。 （1） 若试验误差较大，精确度较低，应选低水平  =0.05 （2） 若试验误差较小，精确度较高，应选高水平  =0.01 第五节 方差分析 一、基本知识 1、 方差分析：利用方差（变异量）分析因素间相对重要程度的数学方法。 2、 适宜资料：多个处理（单、多因素）差异性比较试验；不同因素间变异程度 （重要程度）的假设测验。 3、 分析目的：通过方差差异的显著性测验，判断出因素间的相对重要程度