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标题 一个总体均值假设检验
类别 心理学
释义

【一个总体均值假设检验】
 


拼译:test of hypotheses on mean of a population
 


假设检验的一种。一个总体均值的假设检验可分为以下四种情况。(1)方差已知情况下的双侧检验。设总体X服从正态分布N(μ,σ2),其参数μ未知,σ2已知,待检验的统计假设是H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0。μ0是已知数。从总体X中随机抽取容量为n的样本X1,X2,…,Xn,并计算其平均数,检验统计量为Z=,由抽样分布理论知:在H0成立的条件下,Z~N(0,1)。于是,由给定的显著性水平α,查标准正态分布表可得“双侧α分位点”Zα/2与-Zα/2,它们满足P{Z≥Zα/2}=P{Z≤-Zα/2}=α/2,从而得到接受域与否定域(如图)。由样本值计算出统计量Z的观测值为Z0,推断的规则:当|Z0|<Zα/2时,接受H0(没有充分“理由”拒绝H0);当Z0>Zα/2或者Z0<-Zα/2时,拒绝H0,接受H1(这时,与μ0的差异显著,故拒绝H0)。(2)方差已知情况下的单侧检验。以左侧检验为例。若统计假设是H0:μ≥μ0;H1:μ<μ00已知),使用的检验统计量依然是。由给定的α,查标准正态分布的左侧α分位点-Zα。它满足P{Z<-Zα}=α,推断的规则:若Z0≥-Zα,接受H0;若Z0<-Zα,拒绝H0,接受H1。由(1)(2)可知,当方差σ2已知时,所做的是Z检验。(3)方差未知情况下的双侧检验。若总体方差σ2未知,用σ2的无偏估计量S2=(Xi-x)2代替σ2,待检验的统计假设是H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0,检验统计量为。在H0成立时,t服从自由度为n1的t分布。对于给定的显著性水平α,查t分布数值表得到双侧α分位点tα/2,它满足P{t>tα/2}=P{t<-tα/2}=。若样本计算出t的观测值记为t0,推断规则:若|t0|≤tα/2,接受H0;若t0>tα/2或t0<-tα/2,拒绝H0,接受H1。(4)方差未知情况下的单侧检验。以左侧检验为例。若统计假设是H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0,检验统计量依然是t=,只是临界点在分布的左侧。由给定的α,查t分布数值表,得到左尾临界点-tα,它满足P{t<-tα}=α。若t的观测值记为t0,于是推断规则是:若t0≥-tα,则接受H0;若t0<-tα,则否定H0,接受H1。由(3)(4)可知,当方差σ2未知时,采用的是t检验。

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更新时间:2025/8/9 11:04:25