请教一个假设检验的问题，达人指点一下。

H0:u=30   H1: u<30

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

Z对应的P值为0.0051＜0.01

故拒绝原假设，接受备择假设

[此贴子已经被作者于2009-5-23 10:19:21编辑过]

H0:u<=30   H1:>30

z=-2.5714

拒绝域是Z>=1.645  接受原假设 但是对应p值为0.0051<0.01  这一点不明白啊？貌似p值变化啦？

其实结果是一样的，并不是得出相反的结论。我觉得您错在这里，当你交换了假设：即原假设变更为u＜=30，备择假设变更为u>30，接着同样是Z=(28.5-30)/3.5/6=-2.57

但做判断时，拒绝域就由u<=-t变更为u>=t。因此，这里就是-2.57<2.437 不落在拒绝域内，只能接受原假设。但是注意，此时的原假设就是原来的备择假设，所以结论是一样的。

因此我觉得是您是不是逻辑上哪里没理解过来？

在下愚见，希望对您有帮助

参考资料：周圣武《概率论与数理统计》 煤炭工业出版社

首先明确命题为：某店的平均送货时间小于30分钟。因此可以确定题目是个单边假设检验，而一般单边假设检验，它的“=”一般在原假设这边，所以H0：u>=30    H1:u<30 是正确的。

但如果你设H0:u<=30,H1:u>30，那么相应的拒绝域也是会发生变化的，  但最后其实它们的结果都是一样的，那就是平均送货时间是小于30分钟的。

 

H0:u<=30   H1:u>30

z=-2.5714

拒绝域是Z>=1.645  接受原假设  .  对应p值为0.9949>0.01 , p值 = Pr( Z >= -2.5714 ! u = 30 )

    首先，等号必须在零假设中，对于此题的假设可有两种，第一，u=0，第二，就是题主给出的那样。接下来的工作就是答案给出的那样了。这是学完概率论与数理统计后，记得就是这样做的。不对的地方还请多多指正！

首先不能把原假设定为u<30,因为等号只能在原假设中。

你可以假设为：

h0： u<=30    h1：u>30  拒绝域为z>=Za=0.01

计算还是一样得：z对应的P值为0.0051＜0.01

因此接受原假设h0：u<=30 和原来一样的，并不会变。

我想你是弄错了左边假设和右边假设的拒绝域。右边假设拒绝域为：>=Za  ，左边假设拒绝域为：<=-Za

左边检验问题，

假设H0: u≥30   H1: u＜30

拒绝域为（样本均值-30）/（S/sqrt(n))<=-t0.01(n-1)

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

由R软件得t

> qt(0.95,35)
[1] 1.689572
即-1.689572

-2.57《-1.689572记载其拒绝域内，应拒绝原假设，选择备择假设

答案做得是对的 零假设和备选假设是不能够弄混淆的

就比如说 零假设是 考试超过90分 备选假设是 考试低于90分、

计算结果证明 原假设是对的 显著性程度是5% 就证明说有95%的可能 考试超过90分

若原假设错误 结果只能证明没有95%的可能 考试超过90分

若原假设换做备选假设 则有95%的可能 考试低于90分 这显然与 没有95%的可能 考试超过90分不能划等号

所以 我们要看等号 确定原假设

在实际问题中，有时我们只关心总体均值是否增大或减少，为此我们要进行相应的单尾检验，即右边检验或左边检验。
以正太总体均值u的假设检验为例：
设正态总体X～N(u,a2),  X1, X2, …… Xn 是 X 的样本；假设 a2 已知，则U=(X'-u0)/a/(n1/2)
对于右边检验需提出检验假设：H0：u<=u0  ，H1：u>u0       拒绝域为：u>=Za
对于左边检验需提出检验假设：H0：u>=u0  ，H1：u<u0       拒绝域为：u<=-Za
P值如何加以确定？其实很简单，就是以u为分为点时的概率，即P(u)
所以，上述右边检验的拒绝域也可以表示为P(u)>1-a ；左边检验的拒绝域也可以表示为P(u)<a