Giả thuyết thống kê
Là một nhận định chủ quan nào đó có thể
đúng, có thể sai liên quan đến các tham số
của một hiện tượng số lớn như: trị số của
một số đo đặc trưng, luật phân phối…
• Giả thuyết không: là sự giả sử mà ta muốn
kiểm định thường được ký hiệu là H0
• Giả thuyết ngược lại: Việc bác bỏ giả thuyết
không sẽ dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết
ngược lại. Giả thuyết ngược lại thường được
ký hiệu là H1.
• H0H1tạo thành một cặp giả thuyết - đối
thuyết trong kiểm định thống kê.
Chương 7-1
Tôi khẳng định chiều
cao trung bình của
lớp này là 1,6m!
Cặp giả thuyết đối thuyết
(trường hợp giả thuyết so sánh)
Kiểm định
dạng hai phía
(Two-tail test)
H0: θ = θ0
H1: θ θ0
Kiểm định
dạng một phía
(One-tail test)
H0: θ ≥ θ0
H1: θ < θ0
H0: θ ≤ θ0
H1: θ > θ0
Chương 7-2
3
5.1.2. Các loại sai lầm trong kiểm định giả thuyết
- Sai lầm loại I: Là sai lầm khi giả thuyết Hođúng
nhưng ta bác bỏ giả thuyết này.
P(sai lầm loại I) = P(bác bỏ Ho/ Hođúng) =
- Sai lầm loại II: Là sai lầm khi giả thuyết Hosai
nhưng ta chấp nhận giả thuyết này.
P(sai lầm loại II) = P(chấp nhận Ho/ Hosai) =
Sai lầm loại I Sai lầm loại II
*
Các bước kiểm định giảthuyết
Bước 1. Xây dựng giảthuyết H0 ; đối thuyết H1.
Bước 2. Xác định mức ý nghĩa .
Bước 3. Thu thập dữliệu mẫu và tính toán giá trịcủa
kiểm định thống kê
Dựa vào p-Value
Bước 4. Sửdụng giá trịcủa kiểm định thống kê đểtính toán
p-value.
Bước 5. Bác bỏH0 nếu p-value <
.
Chương 7-4
Các bước kiểm định giảthuyết
Bước 1. Xây dựng giảthuyết H0 ; đối thuyết H1.
Bước 2. Xác định mức ý nghĩa .
Bước 3. Thu thập dữliệu mẫu và tính toán giá trịcủa
kiểm định thống kê
Bước 4. Sửdụng mức ý nghĩa đểxác định giá trịtới hạn
Bước 5. Sửdụng giá trịcủa kiểm định thống kê đểxác
định miền bác bỏH0.
Chương 7-5
Dựa vào giá trịtới hạn
