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文章目录

单个正态总体参数的假设检验

  • 设总体X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)XN(μ,σ2)
  • X1,X2,⋯,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,,Xn是来自XXX的样本
  • 样本均值与样本方差为X‾,S2\overline{X},S^2X,S2

单个正态总体N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2)的均值μ\muμ的假设检验

此时有两种情况:

  • 1.σ2\sigma^2σ2已知(U检验法)
  • 2.σ2\sigma^2σ2未知(t检验法)

1.σ2\sigma^2σ2已知(U检验法)

  • 关于双边检验:H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0H_0:\mu=\mu_0,H_1:\mu\ne\mu_0H0:μ=μ0,H1:μ=μ0
  • U检验法的检验统计量为:U=X‾−μ0σ/n∼N(0,1)U=\frac{\overline X - \mu_0}{\sigma/\sqrt{n}}\sim N(0,1)U=σ/nXμ0N(0,1)
  • 知识点:对给定的α\alphaαμ\muμ的置信度为1−α1-\alpha1α的置信区间计算过程为:P(∣X‾−μσ/n∣<zα2)=1−αP(|\frac{\overline X - \mu}{\sigma/\sqrt{n}}|<z_{\frac{\alpha}2})=1-\alphaP(σ/nXμ<z2α)=1α
  • P(X‾−σnzα2<μ<X‾+σnzα2)=1−αP(\overline X-\frac{\sigma}{\sqrt n}z_{\frac{\alpha}2}<\mu<\overline X+\frac{\sigma}{\sqrt n}z_{\frac{\alpha}2})=1-\alphaP(Xnσz2α<μ<X+nσz2α)=1α
  • 所以总体均值μ\muμ的置信度为1−α1-\alpha1α的置信区间为(X‾−σnzα2,X‾+σnzα2)(\overline X-\frac{\sigma}{\sqrt n}z_{\frac{\alpha}2},\overline X+\frac{\sigma}{\sqrt n}z_{\frac{\alpha}2})(Xnσz2α,X+nσz2α)
  • so,回答这个标题下的问题,H0H_0H0的拒绝域应该为(−∞,X‾−σnzα2)∪(X‾+σnzα2,+∞)(-\infty,\overline X-\frac{\sigma}{\sqrt n}z_{\frac{\alpha}2})\cup(\overline X+\frac{\sigma}{\sqrt n}z_{\frac{\alpha}2},+\infty)(,Xnσz2α)(X+nσz2α,+)

单个正态总体方差的假设检验

单边检验简介–计算拒绝域

两个正态总体参数的假设检验

方差已知的两正态总体均值的假设检验

均值未知的两正态总体方差的假设检验

http://www.fp688.cn/news/154083.html

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