假设检定Hypothesistesting.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假設為何。,4,

2、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 H02.檢定信賴區間:是否包含0。3.檢定臨界值:Z值。,8,歸納結論事件發生的

3、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,請問此症改善是否有效。(cant reject H0),10,Exam

4、ple:某廠商宣稱其所開發的魚線平均強度為8公斤,標準差為0.5公斤。茲從其中隨機抽出50條魚線,測其平均強度為7.8公斤,(=0.01;Z0.01=-2.33;Z0.005=-2.575)請問是否符合廠商所宣稱的強度。(reject H0)(CI=(7.62,7.98)Example:某廠商宣稱其製造的咖啡平均重量應大於3磅,今隨機抽出36罐,得平均重量為2.97磅,假設母體標準差為0.18磅。(=0.01)請檢定此廠商的宣稱。(cant reject H0),11,Example:實施旅遊改善措施後,旅遊業預檢定外籍旅客在台停留時間平均是否超過5日,從機場隨機抽取36位旅客,得其平均停留天

5、數為5.3日,標準差為1.2日:(=0.05)1.虛無假設及對立假設?2.檢定結果為何?(cant reject H0)Example:(小樣本檢定)某餐廳欲檢定顧客平均消費額是否低於150元。隨機抽取9名顧客帳單分別為135、130、140、145、130、120、140、140、130。假設顧客消費額為常態分配。1.虛無假設及對立假設?2.本題為單尾或雙尾檢定?2.=0.05檢定結果為何。(reject H0)(128.54,140.34),12,Example:今消基會調查市面上某速食品防腐劑含量,如下:3、4、5、4、2ppm,試推論此速食品防腐劑是否合於國家標準3ppm。(cant

6、reject H0;(2.18,5.10),13,母體比例檢定複習:Example:假設5年前一次普查中,某一社區中有20%的清寒家庭,今欲了解其生活是否有改善,隨機抽取400戶,發現70戶家境清寒。(=0.05)1.虛無假設及對立假設?2.請問家境清寒比例是否相同。(cant reject H0),14,Example:學童近視比例日增,欲檢定國小學童近視比例是否高逾6成,隨機抽取500位國小同學,發現320位近視。(=0.05)1.虛無假設及對立假設?2.檢定結果為何。(reject H0)Example:一般患肺癌病患3年內死亡率超過90%,今有一新療法,檢驗150位肺炎病人,3年內友126位病人死亡,請問新療法是否比較好。(reject H0);(0.792,0.888),15,樣本大小的決定,在考量、之容忍的水準下,決定假設檢定的樣本大小。樣本越大,精確度越高。,16,樣本大小決定公式,

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