数据分析---------统计学-----------小样本假设检验

这篇博客探讨了如何使用小样本假设检验来验证引擎排放是否满足新标准。通过计算样本均值、方差和标准差,利用t分布进行检验,得出结论:数据支持引擎排放均值低于20ppm的新标准。此外,还介绍了如何求取95%置信区间的计算方法。

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例:根据新排放要求,引擎排放均值应低于20ppm。制造出10台引擎供测试使用,每一台的排放水平(单位是ppm)如下所示:15.6,16.2,22.5,20.5,16.4,19.4,16.6,17.9,12.7,13.9。

(1)这些数据能否支撑该型引擎满足新标准的的结论?假设我们愿意冒0.01概率犯第一类错误。

(2)求置信度为95%的置信区间


(1)

零假设:数据无法支撑,引擎排放均值=20

备择假设:数据可以支撑,引擎排放均值<20

假设零假设成立。

样本的均值=15.6+16.2+22.5+20.5+16.4+19.4+16.6+17.9+12.7+13.9/10=17.17  样本均值的分布上的一个均值点

样本方差=(15.6-17.17)²+(16.2-17.17)²+(22.5-17.17)²+(20.5-17.17)²+(16.4-17.17)²+(19.4-17.17)²+(16.6-17.17)²+(17.9-17.17)²+(12.7-17.17)²+(13.9-17.17)²/10=8.8804

样本标准差=2.98≈总体标准差

样本均值的方差=2.98/根10

总体均值=20=样本均值的期望

t分布计算方法:=17.7-20/2.98/根10=-3

此处没有计算-3的概率。而是计算0.01这个概率对应的点,t分布构造的枢轴变量是。也就是说计算得到的-3是t(10-1),对应的自由度是9,在t分布表中找0.01和9对应的值是2.821。因为标准t分布是关于y轴对称的。所以对应的负值是-2.821。因为-3<-2.821,如果求得的概率小于给定的概率,那么就拒绝假设。此处是概率对应的值,同理,所以拒绝假设。

结论是数据可以支撑结论

 

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