二、假设检验的基本原理 如何对原假设进行检验？ 原理？ 02-500 |<u0.025=1.96 引例1(P.168例1)H0:4==500 1U=50 1N9 由于是正态分布的期望值，它的无偏估计量是样本均值及， 因此可以根据与X的差距|X-4o来判断H是否成立 当X-4o较小时，可以认为Ho是成立的；当X-o|较大时， 应认为H不成立，即生产已不正常. 差距“较大”还是“较小”是一个相对的概念，需将其量化.需要给 出一个量的界限.界限应由什么原则来确定？ 小概率事件在一次试验 这需用到人们在实践中普遍采用的一个原则： 中基本上不会发生 若H成立，则~N(h,o2/n), U= X-山 ~N(0,1), oIn 给定小概率=0.05，令P(IU>a2)=0.05,查表可得分位数ua2, 事件{X二>a2}是一个由样本X,,Xn构成的小概率事件 σ小"数值2是确认小概率事件是否己经发生的数量界限.需要给 出一个量的界限. 差距“较大”还是“较小”是一个相对的概念, ─ 当|X- 0| 较小时, 可以认为 H0 是成立的; ─ 当|X- 0| 较大时, 即生产已不正常. 二、假设检验的基本原理 ─ ─ 因此可以根据  与 X 的差距|X- 0| 来判断 H0 是否成立. ─ 由于0 是正态分布的期望值, 它的无偏估计量是样本均值X, 如何对原假设进行检验？ 原理? 引例1(P.168 例1) H0： =0 = 500 需将其量化. 若 H0 成立, ─ 则 X ~ N(0 , 2/n), n X U / 0     ~ N(0, 1), 数值 u/2 是确认小概率事件是否已经发生的数量界限. | } / {| /2 0    u n X   (| | ) 0.05 , 给定小概率 =0.05, 令 P U  u /2  查表可得分位数 u/2 , 事件 是一个由样本 X1,„, Xn 构成的小概率事件. 界限应由什么原则来确定？ 这需用到人们在实践中普遍采用的一个原则： 小概率事件在一次试验 中基本上不会发生 应认为 H0不成立, ？？？ | 1.96 2 / 9 502 500 | | | 0  0.025   U  u