intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Giới thiệu về thống kê DEPOCEN: Chương 6 - Cơ bản về kiểm định giả thuyết (kiểm định một mẫu)

Chia sẻ: Lavie Lavie | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:34

82
lượt xem
7
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Giới thiệu về thống kê DEPOCEN: Chương 6 - Cơ bản về kiểm định giả thuyết (kiểm định một mẫu) bao gồm những nội dung về các phương pháp kiểm định giả thuyết; Z -test trung bình (s biết); p-Value trong kiểm định giả thuyết; liên hệ với ước lượng khoảng tin cậy;... Mời các bạn tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Giới thiệu về thống kê DEPOCEN: Chương 6 - Cơ bản về kiểm định giả thuyết (kiểm định một mẫu)

  1. Giới thiệu về thống kê DEPOCEN  Chương 6   Cơ bản về kiểm định giả  thuyết: kiểm định một mẫu
  2. Chủ đề •Các phương pháp kiểm định giả thuyết •Z ­test trung bình ( biết) • p­Value trong kiểm định giả thuyết  •Liên hệ với ước lượng khoảng tin cậy •Kiểm định một phía • t ­test cho trung bình •Z ­test cho tỉ lệ
  3. Giả thuyết là gì? Một giả thuyết là một  I assume the money  điều giả sử về tham số  VND income of this class  tổng thể. is VND 3.5 million  Một tham số là một  trung bình hoặc tỉ lệ  tổng thể  Tham số phải được  định nghĩa trước khi  phân tích. © 1984-1994 T/Maker Co.
  4. Giả thuyết “trống”, H0  Là câu giả sử trong phép kiểm định e.g. trung bình số TV bán được trong 1h ít  nhất là 3 (H0:   3)  Bắt đầu với giả sử rằng giả thuyết “trống”  là đúng TRUE.  •Giả thuyết “trống” có thể chấp nhận hoặc  bác bỏ
  5. Đối thuyết,  H1  Là ngược lại với giả thuyết “trống” e.g. trung bình số TV bán được trong 1h nhỏ  hơn 3  (H1:   
  6. Định nghĩa bài toán Các bước:  Đặt giả thuyết “trống” (H :    3) 0  Xác định đối thuyết (H :   
  7. Quy trình kiểm định giả  thuyết Giả sử Tuổi trung bình Tổng thể là 50 Tổng thể Giả thuyết “trống” Trung bình Is X 20 50? Mẫu là 20 No, not likely! Loại bỏ Giả thuyết trống Mẫu
  8. Lí do loại bỏ H0  Sampling Distribution Ta có một  mẫu có trung  ... Tuy nhiên, ta  bình là ... loại bỏ giả  thuyết vì   =  50. ... Trong tình huống  này, đây là trung bình  tổng thể 20 = 50 Sample Mean H0
  9. Mức ý nghĩa,    Xác định giá trị của thống kê mẫu mà khả  năng giả thuyết “trống” không xảy ra là đúng,  còn được gọi là miền bác bỏ phân phối  mẫu  (bác bỏ giả thuyết)   Kí hiệu:  (alpha)  Một vài giá trị cụ thể: 0.01, 0.05, 0.10  Được chọn bởi người nghiên cứu ngay lúc bắt  đầu  Cho ta giá trị giới hạn của phép kiểm định
  10. Mức ý nghĩa,  và miền  bác bỏ     H0:   3   Giá trị  giới   H1:    3    0 /2 H0:    3     H1:     3 0
  11. Các sai lầm khi lựa chọn  Sai lầm loại I:  Loại bỏ giả thuyết trống khi nó đúng  Đưa đến một hậu quả nghiêm trọng  Xác suất của sai lầm  loại  I là   Gọi là mức ý nghĩa  Sai lầm loại II:  Không bác bỏ khi giả thuyết trống sai  Xác suất của sai lầm  loại  II  là   (Beta)
  12. Các khả năng H0 Hypothesis Test Trường hợp Quyết định H0 True H0 False Không Type II Bác bỏ 1- Error ( ) H0 Type I Bác bỏ Power Error H0 (1 - ) ( )
  13. &  có quan hệ  ngược nhau Reduce probability of one error  and the other one goes up.
  14. Các tác nhân ảnh hưởng sai lầm loại II:    Giá trị thực của tham số tổng thể  Tăng khi sự sai khác giữa tham số giả thuyết trống  và giá trị thực giảm  Mức ý nghĩa   Tăng khi  giảm  Độ lệch chuẩn tổng thể   Tăng khi  tăng  Cỡ mẫu n  Tăng khi  n  giảm n
  15. Thống kê Z­Test ( biết)  Chuyển từ thống kê mẫu(e.g.,      ) sang bi X ến  ngẫu nhiên chuẩn tắc Z X X X Thống kê Z Z X n  So sánh với giá trị giới hạn của Z   Nếu thống kê Z nằm trong miền giới hạn, bác bỏ  H0; ngược lại không bác bỏ H0
  16. Kiểm định p­giá trị • Là giá trị nhỏ nhất mà H0  có thể bị bác bỏ, gọi là  mức ý nghĩa quan sát: P­giá trị = P(D | H1 đúng), với D: là 1 miền  Không trực tiếp cho ta kết luận về giả thuyết  mà chỉ gián tiếp cho ta kết luận về  việc chấp  nhận và bác bỏ đối thuyết  Được sử dụng khi đưa ra quyết định:  Nếu p­giá trị   không bác bỏ H0  Nếu p­giá trị < , bác bỏ H0
  17. Kiểm định giả thuyết: các bước trung bình số TV bán được  trong 1h ít nhất là 3  (H0:      3) 1. Xác định  H0  H0 :                     3 2.  Xác định  H1    H1  :  3. Chọn    = .05 4. Chọn cỡ mẫu n  n = 100 5. Chọn kiểm định    Z Test (or p Value)        
  18. Kiểm định giả thuyết: các bước (continued)   6. Xác định giá trị giới hạn           Z = ­1.645   7. thu thập số liệu                             100 values   8. tính toán thống kê kiểm định      Computed Test Stat.= ­2   9. đưa ra kết luận thống kê    bác bỏ giả thuyết  10. Thể hiện kết luận thống kê   trung bình số TV bán được         trong 1h nhỏ hơn 3
  19. Kiểm định Z  1­phía đối  với trung bình ( biết)  Giả sử:  Tổng thể có phân phối chuẩn  Nếu không chuẩn, ta dùng cỡ mẫu lớn  Giả thuyết trống chỉ có dấu   or   Thống kê kiểm định Z: x x x z x n
  20. Miền bác bỏ H0:      H0:   H1:     0 Reject H 0 0 Z 0 Z Mức ý nghĩa phải nhỏ  Giá trị nhỏ nhất không mâu  hơn  = 0 thuẫn H0!
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2