概率论与数理统计中关于临界值,临界值有什么意义?

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/09 07:16:40
概率论与数理统计中关于临界值,临界值有什么意义?

概率论与数理统计中关于临界值,临界值有什么意义?
概率论与数理统计中关于临界值,临界值有什么意义?

概率论与数理统计中关于临界值,临界值有什么意义?
检验假设H0:在H0成立的条件下正态分布U~N(0,1),对于给定的检验水平α,查正态分布表确定临界值uα,使 ,根据样本观察值计算统计量U的值u与uα比较,如|u|>uα则否定H0,否则接收H0.
临界值Φ(z0)见

它出现在独立性检验中,该值的确定是根据实验的实际结果而定。临界值的意义在于解决一般分析“最大”、“最小”等问题时所出现的极端问题,确立最佳的结果。
希望对你理解有所帮助。

再假设检验中,临界值是拒绝域和接受域的分界点。

四.临界值
1.设U~N (0,1) ,有关U 的概率可查表。如果反过来,已知概率 ,求 使 或 ,倒查表得到的 称为标准正态分布的右侧 临界值,意为右侧的概率为 ,又叫 分位点,记为
2.t 分布
当总体标准差 未知时,U 不再是统计量,这时可用样本标准差S 代替,但不再是正态分布,而是一种新的分布 ~ 叫做服从于自由度 的t 分布。它的密度曲线与正态曲线相类似 ...

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四.临界值
1.设U~N (0,1) ,有关U 的概率可查表。如果反过来,已知概率 ,求 使 或 ,倒查表得到的 称为标准正态分布的右侧 临界值,意为右侧的概率为 ,又叫 分位点,记为
2.t 分布
当总体标准差 未知时,U 不再是统计量,这时可用样本标准差S 代替,但不再是正态分布,而是一种新的分布 ~ 叫做服从于自由度 的t 分布。它的密度曲线与正态曲线相类似 (见图8)。

3. 分布
为了将样本方差S 2和总体相比较、联系。构造出
~ ,
叫做服从于自由度为 的 分布,也是一种新的分布。其密度曲线 (见图9)在原点右侧,这是因为 统计量是不会出现负值的。
、 、 是继 、 、 后第二轮复合而成的统计量,可以更有利于实际的应用。
一.置信度与置信区间
有了点估计,还要进一步作误差估计,数理统计中的误差估计必然具有概率特征,即要用概率去描述,要与概率相联系。设 是未知参数,希望确定一个区间( a , b ) ,使它包含 的把握很大,写成概率式,即 。取 时,把握是0.95%。 往往事先取定, 称为置信度。( a , b ) 称为参数 的 置信区间, 称为置信下限, 称为置信上限。
二.正态总体的区间估计
直接求置信区间难度较大,实际求解时,往往从已知的统计量入手。比如统计量 ~ 分布已知,如果总体标准差 已知,那么关于U 的不等式变形可得到关于 的不等式,所以只需求A , B ,使 即可。满足此式的区间很多,其中“区间居中”是效果最好的,所谓“区间居中”是指区间左侧和右侧的概率相等,都等于 。因为正态分布有对称性,区间居中的概率公式是 ,于是可确定 ,将不等式 变形可得

(1)正态总体方差 已知时,均值 的置信区间
按上面的公式,置信区间是

注意: 已知时,应借助于U 统计量,要查正态分布表;置信区间有两个端点,所以要找双侧临界值(下标带有 )
例2 设总体 ~ ,测得n = 4 的样本观测值为:12.6,13.4,12.8,13.2,求 的0.95置信区间。
解 , 已知,采用U 统计量,查表得 ,计算 ,所以置信限为

置信区间为( 12.706 , 13.294 )。
(2)正态总体方差 未知时,均值 的置信区间
未知,以S 代替,得到t 统计量,要查t 分布表;置信区间公式类似为

例3 例2中设 ~ , 未知,求 的置信区间(取 )。
解 计算得 , 。 未知,采用t 统计量,查表得 ,所以置信限为

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检验假设H0: 在H0成立的条件下正态分布U~N(0,1), 对于给定的检验水平α, 查正态分布表确定临界值uα, 使 , 根据样本观察值计算统计量U的值u与uα比较, 如|u|>uα则否定H0, 否则接收H0.