课程笔记

8.2单个正态总体的假设检验

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设定与记号

设 X1,…,XnX_1,\ldots,X_n 是来自正态总体 N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) 的简单随机样本,Xˉ\bar X 与 S2S^2 分别为样本均值和分母为 n−1n-1 的样本方差。检验以原假设为基准,方向和显著性水平应事先确定。

均值检验中应先确认总体标准差 σ\sigma 是已知量还是需要由样本估计。

均值检验

检验 H0:μ=μ0H_0:\mu=\mu_0 时,统计量的选择只取决于 σ\sigma 是否已知。

方差已知。 此时 σ\sigma 是已知常数,用

Z=Xˉ−μ0σ/n∼N(0,1)(H0:μ=μ0).Z=\frac{\bar X-\mu_0}{\sigma/\sqrt n}\sim N(0,1)\qquad(H_0:\mu=\mu_0).

方差未知。 此时 σ\sigma 只能由样本估计,把分母中的 σ\sigma 换成样本标准差 SS,用

T=Xˉ−μ0S/n∼t(n−1)(H0:μ=μ0).T=\frac{\bar X-\mu_0}{S/\sqrt n}\sim t(n-1)\qquad(H_0:\mu=\mu_0).

两个统计量的差别只在分母:一个是已知的 σ/n\sigma/\sqrt n,另一个是由同一样本算出的 S/nS/\sqrt n,也就是标准误。换用 SS 之后分布也从标准正态变成自由度为 n−1n-1 的 tt 分布,自由度来自 S2S^2 中 Xˉ\bar X 占用了一个约束。

以下 qαq_\alpha 在 ZZ 检验中表示 zαz_\alpha,在 tt 检验中表示 tα(n−1)t_\alpha(n-1),均为上 α\alpha 分位点;两种检验的拒绝域形状相同:

备择假设拒绝域
μ≠μ0\mu\ne\mu_0∣Z∣>zα/2\lvert Z\rvert>z_{\alpha/2} 或 ∣T∣>tα/2(n−1)\lvert T\rvert>t_{\alpha/2}(n-1)
μ>μ0\mu>\mu_0统计量大于 qαq_{\alpha}
μ<μ0\mu<\mu_0统计量小于 q1−α=−qαq_{1-\alpha}=-q_{\alpha}

双侧检验把 α\alpha 平均分到两侧尾部,所以用 α/2\alpha/2 的分位点;单侧检验把整个 α\alpha 放在备择假设所指的那一侧。备择方向必须由研究问题事先确定,不能看了数据再挑方向。

均值检验是本节唯一一次把 ZZ 与 tt 并排给出的地方;8.3的均值差只是把这两个统计量的分母换成标准误。

方差检验

均值未知时,检验 H0:σ2=σ02H_0:\sigma^2=\sigma_0^2 使用

Q=(n−1)S2σ02∼χ2(n−1).Q=\frac{(n-1)S^2}{\sigma_0^2}\sim\chi^2(n-1).

记 ν=n−1\nu=n-1,拒绝域按备择方向取:

备择假设拒绝域
σ2≠σ02\sigma^2\ne\sigma_0^2Q<χ1−α/22(ν)Q<\chi_{1-\alpha/2}^2(\nu) 或 Q>χα/22(ν)Q>\chi_{\alpha/2}^2(\nu)
σ2>σ02\sigma^2>\sigma_0^2Q>χα2(ν)Q>\chi_{\alpha}^2(\nu)
σ2<σ02\sigma^2<\sigma_0^2Q<χ1−α2(ν)Q<\chi_{1-\alpha}^2(\nu)

上面的公式以 μ\mu 未知、用 Xˉ\bar X 估计中心为前提。若总体均值 μ\mu 已知,就不必再估计它,改用

∑i=1n(Xi−μ)2σ02∼χ2(n),\frac{\sum_{i=1}^n(X_i-\mu)^2}{\sigma_0^2}\sim\chi^2(n),

自由度相应地从 n−1n-1 改成 nn。自由度不同的卡方分位点不能互换。

方差检验在8.3有两样本的推广(方差比),那边改用 FF 分布;本节的 χ2\chi^2 结论只适用于单个总体。

学习安排

教材先讲均值检验:σ\sigma 已知时用 ZZ 统计量,σ\sigma 未知时把 σ\sigma 换成样本标准差 SS、改用 tt 统计量;接着讲均值未知时的方差检验;最后用一道 n=16n=16 的例题把选型、查表和结论表述串起来,并以一份“使用前检查”清单收尾。

做这一章的题,动笔前先回答四个问题:检验的是均值还是方差;σ\sigma 是题目给出的,还是由同一样本算出的 ss;题目是否假定总体正态;备择方向指向哪一侧尾部。四个答案都确定之后再算统计量,可以避免大部分选型错误。

课程约定

  • 教材统一使用上 α\alpha 分位点:zαz_\alpha、tα(ν)t_\alpha(\nu)、χα2(ν)\chi^2_\alpha(\nu),双侧检验把 α\alpha 拆成 α/2\alpha/2 分到两侧。
  • 例题里的 ss 指样本标准差(分母 n−1n-1),书写时与总体标准差 σ\sigma、基准值 σ0\sigma_0 分开。
  • 方差检验的公式默认均值未知;若题目给出已知均值,教材改用已知中心构造卡方统计量,并提示自由度换成 nn。
  • 结论只写“拒绝 H0H_0”或“不拒绝 H0H_0”;不拒绝表示当前证据不足,参数可以等于基准值,也可以落在其他未被排除的取值上。

易错点

  • 方差未知时仍用 zα/2z_{\alpha/2} 当临界值,把 tt 检验写成精确的 ZZ 检验。
  • 双侧检验不显著后改用单侧检验重新报告;备择方向应由研究问题事先确定。
  • 卡方分布不对称,双侧拒绝域不能写成“绝对值超过某个临界值”。
  • 已知均值时仍按 n−1n-1 取自由度。
  • 把“不拒绝 H0H_0”理解为证明了参数等于基准值。

复习要点

复习时把流程固定成:写 H0H_0 与 H1H_1 → 确认 σ\sigma 是否已知 → 算统计量 → 按备择方向查表 → 写结论。n=16n=16 的例题里 t0.025(15)≈2.131t_{0.025}(15)\approx2.131 与 t0.05(15)≈1.753t_{0.05}(15)\approx1.753 容易混用,查表前先确认是双侧还是单侧。