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概率论与数理统计
第八篇 假设检验
单侧检验
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2026-01-07 10:49
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单侧检验
## 单侧检验 前面我们讨论的参数检验,拒绝域取在两侧,一般称为双侧检验.但是在实际问题中,有时关心的不是参数是否等于某个值,而是参数是否大于或小于某个值,例如:采取新工艺后,纺织物的强力指标是否有提高?经过政策调控,本月猪肉的均价是否有所下降?等等。此时根据检验假设,拒绝域应该取在某一侧,称为单侧检验.下面以正态总体关于 $\mu$ 的检验为例来说明. 设总体 $X \sim N\left(\mu, \sigma^2\right), X_1, X_2, \cdots, X_n$ 是取自总体 $X$ 的一个样本,给定显著性水平为 $\alpha \quad(0<\alpha<$ $1)$ ,若 $\sigma^2$ 已知,检验 $\mu$ 是否增大? 首先建立假设 $$ H_0: \mu=\mu_0, H_1: \mu>\mu_0 $$ 或 $$ H_0: \mu \leqslant \mu_0, H_1: \mu>\mu_0 $$ 选取检验统计量 $$ U=\frac{\bar{X}-\mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}} \sim N(0,1) . $$ 当 $H_0$ 为真时,$U=\frac{\bar{X}-\mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}$ 不应太大,则 $U$ 偏大时应拒绝 $H_0$ ,故按照显著性水平 $\alpha$ ,如图 7.2 所示,构造小概率事件为  $$ P\left\{U>u_\alpha\right\}=\alpha, $$ 即拒绝域 $U>u_\alpha$ . 由样本观测值求出 $U$ 的观测值 $u$ ,然后做判断. `例` 某地区的物价部门对当前市场的大米价格情况进行调查,共调查了 30 个集市上的大米售价,测得它们的平均价格为 2.21 元 $/ 500 g$ ,已知以往大米的平均售价一直稳定在 2 元/ 500 g 。如果该地区大米的售价服从正态分布 $N(\mu, 0.18)$ ,假定方差不变,能否根据上述数据认为该地区当前的大米售价明显高于往年?$(\alpha=0.05)$ (解)根据题意知,需检验假设 $H_0: \mu \leqslant 2, H_1: \mu>2$ 。 检验统计量为 $$ U=\frac{\bar{X}-2}{\sigma / \sqrt{n}} \sim N(0,1) $$ 当 $\alpha=0.05$ 时,拒绝域 $U>u_\alpha$ 为 $U>u_{0.05}$ ,也即 $U>1.65$ 。 将 $\bar{x}=2.21, \sigma^2=0.18, n=30$ 代入检验统计量中可得 $$ u=2.7>1.65, $$ 故应拒绝 $H_0$ ,即认为该地区当前的大米售价明显高于往年. `例` 现有甲、乙两台车床加工同一型号的螺钉,根据以往经验认为两台车床加工的螺钉长度都服从正态分布.现从这两台车床加工的螺钉中分别抽取 11 个和 9 个,测得长度(单位:mm)分别如下. 甲: $6.2,5.7,6.0,6.3,6.5,6.0,5.7,5.8,6.0,5.8,6.0$ . 乙:5.6,5.7,5.9,5.5,5.6,6.0,5.8,5.5,5.7. 问:乙车床的加工精度是否高于甲车床(即乙车床加工的螺钉长度的方差是否比甲车床的小)?( $\alpha=0.05$ ) 解 设 $X$ 和 $Y$ 分别表示甲、乙两台车床加工的螺钉的长度,则 $$ X \sim N\left(\mu_1, \sigma_1^2\right), \quad Y \sim N\left(\mu_2, \sigma_2^2\right) . $$ 依题意知,需检验假设 $H_0: \sigma_1^2 \leqslant \sigma_2^2, H_1: \sigma_1^2>\sigma_2^2$ 。 检验统计量为 $$ F=\frac{S_1^2}{S_2^2} \sim F\left(n_1-1, n_2-1\right) $$ 拒绝域为 $F>F_\alpha\left(n_1-1, n_2-1\right)$ . 这里 $n_1=11, n_2=9, \alpha=0.05$ ,从而 $F_\alpha\left(n_1-1, n_2-1\right)=F_{0.05}(10,8)=3.35$ . 由样本值算得 $s_1^2=0.064, s_2^2=0.030$ ,于是 $$ f=\frac{s_1^2}{s_2^2}=\frac{0.064}{0.030}=2.13<3.35 $$ 故接受 $H_0$ ,即不能认为乙车床的加工精度高于甲车床. ## 附表 在使用下表时,重要的是要知道检验统计量服从什么分布。通过下表可以看到 (1)如果方差已知,对均值进行检验,则服从正态Z分布 (2)如果方差未知,对均值进行检验,则服从t分布 考试经常考的就是(1)(2)(4)三种情况,需要掌握。详见 [正态均值与方差检验表](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=4025) [](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=4025) [](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=4025)
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