楼主: yangge
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请教一个假设检验的问题,达人指点一下。 [推广有奖]

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zjcss 发表于 2008-12-12 11:58:00
看来坛子高手多啊,不过我还是觉得初中生的讲解比较让我接受,副教授要加油哦 [em01][em01][em01][em01]
我自横刀向天笑,笑完我就去睡觉/手拿菜刀砍电线,一路火花带闪电 /

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zjcss 发表于 2008-12-12 12:01:00

副教授不要生气哈,主要是我这个家伙比较怪异的认为:一切应刷品必然比手稿值得相信,但凡有人问我问题我总是要求请把原题的出处给我,否则我基本不予解答

[em07][em07]
我自横刀向天笑,笑完我就去睡觉/手拿菜刀砍电线,一路火花带闪电 /

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mingqiong 发表于 2008-12-12 13:35:00

答案完全正确,即使对调原假设和备则假设,结论也正确,建议看看周纪峁的数理统计学,写的很详细。

H0: u<30   H1:u≥30  

由H1,拒绝域肯定是u较大的时候,至少要大于30,而题中u等于28.5,所以不再拒绝域内,不能拒绝原假设,接受H0

一定要牢记假设检验的原理是小概率事件在一次试验中不可能发生,就像上面那样,我们想找个反例来证明H0不对,那么什么样的例子理由够充分呢,那么就要求u大于30,如果在考虑偶然因素,u在大点比30大的在多点,我们就可以保证u确实是很大,并非偶然因素造成了样本均值变大,从而拒绝H0

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yushengfan 发表于 2008-12-12 14:28:00

貌似大于等于和等于都是一样的吧,拒绝域现在是不变的。而如果零假设设反过来设,不能达到保护命题的作用。

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sheepmiemie 发表于 2008-12-12 14:51:00
以下是引用mingqiong在2008-12-12 13:35:00的发言:

答案完全正确,即使对调原假设和备则假设,结论也正确,建议看看周纪峁的数理统计学,写的很详细。

H0: u<30   H1:u≥30  

由H1,拒绝域肯定是u较大的时候,至少要大于30,而题中u等于28.5,所以不再拒绝域内,不能拒绝原假设,接受H0

一定要牢记假设检验的原理是小概率事件在一次试验中不可能发生,就像上面那样,我们想找个反例来证明H0不对,那么什么样的例子理由够充分呢,那么就要求u大于30,如果在考虑偶然因素,u在大点比30大的在多点,我们就可以保证u确实是很大,并非偶然因素造成了样本均值变大,从而拒绝H0

对调过来肯定是不行的……冒昧地问一句,周纪峁是何方高人?我没有google到……你确定他(或她)的书里写着原假设和被择假设可以随便对调?
[img]http://i972.photobucket.com/albums/ae202/sheepmiemie/d50d789d.jpg

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sheepmiemie 发表于 2008-12-12 15:00:00
以下是引用zjcss在2008-12-12 11:58:00的发言:
看来坛子高手多啊,不过我还是觉得初中生的讲解比较让我接受,副教授要加油哦 [em01][em01][em01][em01]

不要被论坛等级所迷惑,其实tekuaile才是站在讲台上的,我顶多是在台下听的一帮子人之一。所以她讲得实在是要清楚明晰得多。
[img]http://i972.photobucket.com/albums/ae202/sheepmiemie/d50d789d.jpg

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shanqinqin 发表于 2008-12-12 17:26:00
不同的假设要求建立的基础是不一样的

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mingqiong 发表于 2008-12-12 17:36:00

H0: u<30   H1: u>=30

t=(28.5-30)/3.5/6=-2.57

在0.01的显著性水平上,拒绝域为t>2.4377,显然不在拒绝域的范围内,

对调了原假设和备择假设后,拒绝域会发生变化,一个拒绝域是在分布的左侧,一个是在右侧,当然检验统计量不会变化,结果最后仍然不变的。

我说的书是周纪芗的《概率论与数理统计》,不好意思啊,打错一个字,华师的一个很有名的老师,搞数理统计的,对假设检验讲得听透彻的,着重从理解上讲得

[此贴子已经被作者于2008-12-12 17:39:06编辑过]

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liukingstar 发表于 2008-12-12 18:09:00
教材是没问题的!

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小妤 发表于 2008-12-12 22:05:00
假设检验的原理是,P{(u-x)/y&gt;=(30-28.5)/3.5}=1-P{(u-x)/y&lt;(30-28.5)/3.5}=1-o(2.57)=0.0051&lt;0.05,应该拒绝原假设,如果你换了原假设,那么第一个大括号中就应该是小于号了,所以它们的结果不是一样的.上面计算过程中,由于没有现成的符号,就找别的字母代替了,x表示均值,y表示标准差,o()表示标准正态分布的值.

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