假设检定HypothesistestingP.ppt
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1、1,假設檢定 Hypothesis testing,2,假設檢定,假設檢定(Hypothesis testing) 對母體作一描述利用隨機樣本推論此描述是否正確。 虛無假設(null hypothesis): H0,凡所定的假設欲予以否定的稱之。 對立假設(alternative hypothesis): H1,與虛無假設對立之假設。 顯著性(significance): 有足夠的證據推翻虛無假設時,稱此檢定具顯著性。,3,Example: 根據2000年研究報告顯示,小學生每日上網平均時數不到30分鐘,因電腦普及網路發展迅速,主管機關認為其平均值已改變,大於30分鐘。問本題中的虛無假設及對立
2、假設為何。,4,假設檢定的誤差,5,:type error。 又稱”顯著水準(significant level)” 。 發生型誤差最大的機率。 =max P(型誤差) =max P(拒絕H0H0為真) :type error。 =max P(型誤差) =max P(接受H0H1為真) 檢定力(1-)越大越好 = 型誤差的機率越小。 一般而言(1-)=,6,檢定力,1-:power (power of a test)。 檢力 or 檢定力。正確的拒絕虛無假設的機率。 1-= P(拒絕H0H1為真),7,檢定 1.檢定事件發生的p值:p/2 or p reject H0 2.檢定信賴區間:是否包
3、含0。 3.檢定臨界值:Z值。,8,歸納結論 事件發生的機率(P)是否小於顯著水準() 是否有足夠的證據拒絕虛無假設(reject H0)。 當無法拒絕H0時,可能是沒有足夠的證據,而非H0是必然正確的。,9,Example 大台北地區民眾每日上班所花費的車程時間很長,經過政府改善後,希望能降至1小時以下,假設上班通車時間符合常態分配,已知標準差為18分鐘,今我們隨機抽出36個樣本,則: 1.虛無假設及對立假設? 2.以平均值小於55分鐘為拒絕域,當=60分鐘,犯型誤差的機率為何。(0.0475) 2.定為0.05,請問此拒絕域的臨界值為何。(55.065) 3.若所抽出樣本平均值為59分鐘,
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