x2检验和F检验都是对于方差的检验,前者用于一个正态总体的方差检验,后者用 于两个正态总体的方差比的检验 1.x检验 设(x1,X2,…,Xn)为出自N(A,a2)的样本,要对参数2进行检验,这里往往是未 知的 1°提出假设:Hn:a2=σb;H1:a2≠G0 2°选择统计量: (n-1)Sn2 (在H成立下 3°给定显著性水平a(0<a≤0.05) 拒绝域为 W={(x1,x2,…,xn)x2sx2(n-1)U{x2≥x2(n-1) 如图7-3所示。 P(r) 2(-1)x2-2(n-1) 图7-3 此时,P(W|H0)=2+ 4°由样本值计算x2的观察值x 5°作判断:若x6∈W,则拒绝Hl;否则,若xEW,则接受H 例79某厂生产的汽车蓄电池使用寿命服从正态分布,其说明书上写明其标准差不超 过09a,现随机抽取10只,得修正样本标准差为1.2a,试在α=0.05水平下检验厂方说明 书上所写的标准差是否可信. 解1°假设:Ho:a2≤09;H1:a2>09 采用x2检验法,为单侧检验 2°选择统计量2 χ 检验和 F 检验都是对于方差的检验，前者用于一个正态总体的方差检验.，后者用 于两个正态总体的方差比的检验。 检验 为出自 的样本，要对参数 进行检验，这里 1. 设( , , , ) 1 2 n X X " X ( , ) 2 N µ σ 2 σ µ 2 χ 往往是未 知的。 0： ； H1： 2 σ = 2 σ 0 2 σ ≠ 2 σ 0 1° 提出假设： H 2° 选择统计量： 2 χ = − − ∗ n n Sn χ σ (在H0成立下) 3° 给定显著性水平 α (0 <α ≤ 0.05) ~ ( 1) ( 1) 2 2 0 2 ， 拒绝域为 {( , , , ) ( 1) { ( 1)} 2 1 2 2 2 1 2 2 2 = ≤ − ≥ − − W x x x n n n α α " ：χ χ ∪ χ χ 如图 7-3 所示。 图 7-3 此时， ( | ) . 0 α α P W H = + = 2 χ 的观察值 2 0 χ 2 2 α 4° 由样本值计算 . 2 5° 作判断：若 χ 0 ∈W，则拒绝H0；否则，若 χ 0 2 ∈ W，则接受H 例 7.9 某厂生产的汽车蓄电池使用寿命服从正态分布，其说明书上写明其标准差不超 过 0.9a，现随机抽取 10 只，得修正样本标准差为 1.2a，试在 0 α = 0.05 水平下检验厂方说明 书上所写的标准差是否可信. ； H1： 采用 检验法,为单侧检验. 2° 选择统计量： 解 1° 假设： H0： 2 σ ≤ 0.9 2 σ > 0.9 2 χ