词条 | 假设检验 |
释义 | jiashe jianyɑn 假设检验(卷名:数学) hypothesis testing 又称统计假设检验,是一种基本的统计推断形式,也是数理统计学的一个重要的分支。“假设”是指关于总体分布的一项命题。例如,一群人的身高服从正态分布N(μ,σ2),则命题“均值μ≤1.70(米)”是一个假设。又如,有一批产品,其废品率为p,则“p≤0.03”这个命题也是一个假设。假设是否正确,要用从总体中抽出的样本进行检验,与此有关的理论和方法,构成假设检验的内容。 设A是关于总体分布的一项命题,所有使命题A成立的总体分布构成一个集合h0,称为原假设(常简称假设)。使命题A不成立的所有总体分布构成另一个集合h1,称为备择假设。如果h0可以通过有限个实参数来描述,则称为参数假设,否则称为非参数假设(见非参数统计)。如果h0(或h1)只包含一个分布,则称原假设(或备择假设)为简单假设,否则为复合假设。对一个假设h0进行检验,就是要制定一个规则,使得有了样本以后,根据这规则可以决定是接受它(承认命题A正确),还是拒绝它(否认命题A正确)。这样,所有可能的样本所组成的空间(称样本空间)被划分为两部分HA和HR(HA的补集),当样本x∈HA时,接受假设h0;当x∈HR时,拒绝h0。集合HR常称为检验的拒绝域,HA称为接受域。因此选定一个检验法,也就是选定一个拒绝域,故常把检验法本身与拒绝域HR等同起来。 显著性检验 有时,根据一定的理论或经验,认为某一假设h0成立,例如,通常有理由认为特定的一群人的身高服从正态分布。当收集了一定数据后,可以评价实际数据与理论假设h0之间的偏离,如果偏离达到了“显著”的程度就拒绝h0,这样的检验方法称为显著性检验。怎样去规定什么时候偏离达到显著的程度?通常是指定一个很小的正数α(如0.05,0.01),使当h0正确时,它被拒绝的概率不超过α,称α为显著性水平。这种假设检验问题的特点是不考虑备择假设,就上例而言,问题可以说成是考虑实验数据与理论之间拟合的程度如何,故此时又称为拟合优度检验。拟合优度检验是一类重要的显著性检验。 K.皮尔森在1900年提出的ⅹ2检验是一个重要的拟合优度检验。设原假设h0是:“总体分布等于某个已知的分布函数F(x)”。把(-∞,∞)分为若干个两两无公共点的区间I1,I2,…,Ik,对任一个区间 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 奈曼-皮尔森理论 J.奈曼与 E.S.皮尔森合作,从1928年开始,对假设检验提出了一项系统的理论。他们认为,在检验一个假设h0时可能犯两类错误:第一类错误是真实情况为h0成立(即θ∈嘷0),但判断h0不成立,犯了“以真为假”的错误。第二类错误是h0实际不成立(即θ∈嘷1),但判断它成立,犯了“以假为真”的错误(见表 ![]() ![]() ![]() 优良性准则 基于奈曼-皮尔森理论及统计决策理论,可以提出一些准则,来比较为检验同一假设而提出的各种检验。较重要的准则有: 一致最大功效(UMP)准则 欲检验h0:θ∈嘷0,h1:θ∈嘷1;当给定检验水平α后,在所有满足 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 无偏性准则 要求检验在备择假设h1成立时作出正确判断的概率不小于检验水平α,这就是说在h0不成立时拒绝h0的概率要不小于在h0成立时拒绝h0的概率,这种性质称为无偏性,具有这种性质的检验称为无偏检验。显然,如果在无偏检验中存在一致最大功效检验就称为一致最大功效无偏检验(简称UMPU检验)。UMP检验不存在时,仍可能有UMPU检验存在。例如正态总体中方差未知时,为检验均值μ=μ0的t检验就是UMPU检验,但不是UMP检验。 因为假设检验在统计决策理论中是一种特殊的统计决策问题,两类错误影响可用特殊损失来表示。例如选取特殊的损失函数,使正确判断时损失为零,错判时损失为1。它就可归结为犯第一类错误的概率α和犯第二类错误的概率β。这同用功效函数Pθ(X∈HR)来叙述是一致的。因此把统计决策理论中容许性、同变性、贝叶斯决策、最小化最大等概念引进来,而得到容许检验、同变检验、贝叶斯检验和最小化最大检验。在同变检验限制下,又可以建立一致最大功效同变检验的概念。这些准则又可作为假设检验的优良性准则,从而扩大了假设检验的内容。 寻求在一定准则下的最优检验是很困难的,何况这种最优检验有时并不存在。于是提出了若干依据直观的推理法,其中最重要的是似然比法。 似然比检验 运用与最大似然估计(见点估计)类似的原理,可得到似然比检验法。设样本X的分布密度即似然函数为l(尣,θ),θ∈嘷,欲检验的假设为h0:θ∈嘷0,称 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 用似然比法导出的重要检验有: U 检验 若总体遵从正态分布N(μ,σ2),其中σ已知,X=(X1,X2,…,Xn)是从总体中抽取的简单随机样本,记 ![]() ![]() ![]() t检验 若总体服从正态分布N(μ,σ2),但σ未知,记 ![]() ![]() ![]() ![]() F 检验 若X=(X1,X2,…, ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 参考书目 E.L.Lehmann,Testing Statistical Hypothesis,John Wiley & Sons, New York, 1959. |
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