第五节 均数的u检验 第二节 t分布 第三节 总体均数的区间估计 第四节 假设检验的意义和基本步骤 第一节 均数的抽样误差与标准误 第六节 均数的t检验 第七节 方差齐性检验和校正检验 第八节 第一类和第二类错误 第九节 应用假设检验注意问题

一、、假设检验的意义 所谓假设检验,就是对某一总体参数先作 出假设的数值;然后搜集样本资料,用这些样本 资料确定假设数值与样本数值之间的差异;最后 ,进一步判断两者差异是否显著,若两者差异很 小,则假设的参数是可信的,作出“接受”的结 论,若两者的差异很大,则假设的参数准确的可 能性很小,作出“拒绝”的结论

要点：掌握统计推断的基本方法。了解统计推断的含义， 掌握参数估计和假设检验的基本思想。了解点估计量的性 质。初步掌握假设检验的显著性检验方法

前面介绍的参数检验是已知总体分布函数的类型对 未知参数进行假设检验。在实际问题中常常不能预知 总体的分布,这时在进行参数检验之前,先要对总体 的分布类型进行假设检验,这一类假设检验称之为分 布函数的拟合检验

第二节 单个样本均数的假设检验 第三节 两个样本平均数的假设检验

假设检验 用统计方法检验一个事先作出的假设,这个假设称做统计假设,对这一假设进行检验称为假设检验

1.问题的提法 众所周知,总体X的全部信息可以通过其分布 函数F(X,θ反映出来,但实际上参数θ往往未知有时 甚至F(X,0)的表达式也未知因此需要根据实际问题 的需要,对总体参数或分布函数的表达式做出某种 假设(称为统计假设),再利用从总体中获得的样本信 息来对所作假设的真伪做出判断或进行检验. 这种利用样本检验统计假设真伪的过程叫做 统计检验(假设检验)

一、假设检验的基本概念 二、One- Sample Tests(单样本检验)

第一节均数的抽样误差与标准误 第二节t分布 第三节总体均数的估计 第三节 总体均数的估计 第四节 t 检验和u检验 第五节 两均数的等效检验 第六节 假设检验的基本步骤 及注意事项 第七节 正态性检验 和两样本方差齐性检验

第五节 方差分析 ❖一 方差分析的基本思想 ❖二 完全随机设计的多个样本均数比较 ❖三 随机区组组设计的多个样本均数比较 ❖四 多个样本均数间的两两比较的q检验 第六节 假设检验时应注意的事项