Chương 5: Kiểm định giả thuyết
Xuân (1)
Viện Toán ứng dụng Tin học, ĐHBK Nội
Nội, tháng 8 năm 2014
(1)Email: lexuanly@gmail.com
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 1/32 Nội, tháng 8 năm 2014 1 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định giả thuyết cho kỳ vọng
Giả thuyết thống kê: Trong nhiều lĩnh vực của đời sống kinh tế hội, chúng ta
thường nêu ra các nhận xét khác nhau về đối tượng quan tâm. Những nhận xét
như vậy thể đúng hoặc sai. Vấn đề kiểm tra tính đúng sai của nhận xét sẽ được
gọi kiểm định.
Kiểm định giả thuyết bài toán đi xác định nên chấp nhận hay bác b một
khẳng định về giá trị của một tham số của tổng thể.
Bài toán
Cho biến ngẫu nhiên X EX =µ, V X =σ2.
Mẫu cụ thể của X (x1, x2, ..., xn)
Chú ý: nếu cỡ mẫu n30 thì ta phải thêm điều kiện XN(µ, σ2).
Bài toán đặt ra ta cần so sánh giá trị kỳ vọng µvới một số µ0cho trước.
Giả thuyết H0µ=µ0µµ0µµ0
Đối thuyết H1µ6=µ0µ > µ0µ < µ0
Tuy nhiên do giả thuyết luôn dấu "=" nên người ta chỉ cần viết giả thuyết
H0:µ=µ0
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 3/32 Nội, tháng 8 năm 2014 3 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định giả thuyết một mẫu
Cách giải quyết
Từ b số liệu đã cho x1, x2, ..., xnta tính được giá trị quan sát k.
Ta chia được trục số thành 2 phần, trong đó một phần Wα
+) Nếu XWαthì bác b H0 chấp nhận H1
+) Nếu X /Wαthì ta không sở bác b H0
Sai lầm mắc phải
2 loại sai lầm c ó thể mắc phải
Sai lầm loại 1: Bác b H0trong khi H0đúng.
Xác suất xảy ra sai lầm loại 1: α=P(kWα|H0đúng)
αđược gọi mức ý nghĩa
Sai lầm loại 2: Chấp nhận H0trong khi H0sai.
Xác suất xảy ra sai lầm loại 2: β=P(k /Wα|H0sai)
Mục tiêu cực tiểu cả 2 sai lầm, tuy nhiên điều đó rất khó khăn. Người ta chọn
cách cố định sai lầm loại 1 cực tiểu sai lầm loại 2.
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 4/32 Nội, tháng 8 năm 2014 4 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định giả thuyết một mẫu
Quan hệ của thực tế quyết định toán học
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 5/32 Nội, tháng 8 năm 2014 5 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định giả thuyết một mẫu
Các bước làm một bài kiểm định
Bước 1: Gọi biến ngẫu nhiên, y dựng cặp giả thuyết - đối thuyết
Bước 2: Chọn tiêu chuẩn kiểm định
Tính giá trị quan sát k
Bước 3: Xác định miền bác b H0:Wα
Bước 4: Kiểm tra xem giá trị quan sát kWαhay không ra quyết định.
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 6/32 Nội, tháng 8 năm 2014 6 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định cho kỳ vọng - σ2đã biết
Trường hợp 1: σ2đã biết
Chọn tiêu chuẩn kiểm định: Z=Xµ0
σnN(0; 1) nếu giả thuyết H0đúng.
Từ mẫu cụ thể (x1, x2, .., xn), ta tính được giá trị quan sát: k=xµ0
σn
Miền bác b H0được xác định cho 3 trường hợp như sau:
H0H1Miền bác b H0:Wα
µ=µ0µ6=µ0(−∞;u1
α
2)(u1
α
2; +)
µ=µ0µ > µ0(u1α; +)
µ=µ0µ < µ0(−∞;u1α)
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 7/32 Nội, tháng 8 năm 2014 7 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định cho kỳ vọng - σ2đã biết
dụ
Doanh thu của một cửa hàng biến ngẫu nhiên X(triệu/tháng) độ lệch chuẩn 2
triệu/tháng. Điều tra ngẫu nhiên doanh thu của 500 cửa hàng qui tương tự nhau
ta tính được doanh thu trung bình 10 triệu/tháng. người cho rằng thu nhập trung
bình của cửa hàng loại đó phải trên 9 triệu/tháng. Với mức ý nghĩa 5% thể kết luận
về nhận xét trên.
Bài làm
X doanh thu của cửa hàng loại đang xét, EX =µ,V X =σ2với σ= 2
Cặp giả thuyết: H0:µ=µ0 H1:µ > µ0(với µ0= 9)
Chọn tiêu chuẩn kiểm định: Z=Xµ0
σnN(0; 1) nếu H0đúng
Giá trị quan sát k=xµ0
σn=10 9
2500 = 11,18
Với α= 0,05, miền bác b H0:
Wα= (u1α; +) = (u0,95; +) = (1,645; +)
Do kWαnên ta bác b H0 chấp nhận H1. Nghĩa nhận xét đó đúng
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 8/32 Nội, tháng 8 năm 2014 8 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định cho kỳ vọng - σ2chưa biết
Trường hợp 2: σ2chưa biết
Do σchưa biết nên ta thay thế bằng s.
Chọn tiêu chuẩn kiểm định: Z=Xµ0
snt(n1) nếu giả thuyết H0đúng.
Từ mẫu cụ thể (x1, x2, .., xn), ta tính được giá trị quan sát: k=xµ0
sn
Miền bác b H0được xác định cho 3 trường hợp như sau:
H0H1Miền bác b H0:Wα
µ=µ0µ6=µ0(−∞;t(n1; 1 α
2)) (t(n1; 1 α
2); +)
µ=µ0µ > µ0(t(n1; 1 α); +)
µ=µ0µ < µ0(−∞;t(n1; 1 α))
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 9/32 Nội, tháng 8 năm 2014 9 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định cho kỳ vọng - σ2chưa biết
Chú ý
Nếu n > 30 thì ta thể chuyển từ tiêu chuẩn kiểm định theo phân phối Student sang
phân phối chuẩn, nghĩa ta thể dùng :
Chọn tiêu chuẩn kiểm định: Z=Xµ0
snN(0; 1) nếu giả thuyết H0đúng.
Từ mẫu cụ thể (x1, x2, .., xn), ta tính được giá trị quan sát: k=xµ0
sn
Miền bác b H0được xác định cho 3 trường hợp như sau:
H0H1Miền bác b H0:Wα
µ=µ0µ6=µ0(−∞;u1
α
2)(u1
α
2; +)
µ=µ0µ > µ0(u1α; +)
µ=µ0µ < µ0(−∞;u1α)
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 10/32 Nội, tháng 8 năm 2014 10 / 32
Kiểm định giả thuyết một mẫu Kiểm định cho kỳ vọng
Kiểm định cho kỳ vọng - σ2chưa biết
dụ: dụ trước sẽ được sửa hợp với thực tế hơn
Doanh thu của một cửa hàng biến ngẫu nhiên X(triệu/tháng). Điều tra ngẫu nhiên
doanh thu của 500 cửa hàng qui tương tự nhau ta tính được doanh thu trung
bình 10 triệu/tháng độ lệch chuẩn mẫu hiệu chỉnh 2 triệu/tháng. người cho
rằng thu nhập trung bình của cửa hàng loại đó phải trên 9 triệu/tháng. Với mức ý nghĩa
5% thể kết luận về nhận xét trên.
Bài làm
X doanh thu của cửa hàng loại đang xét, EX =µ,V X =σ2
Cặp giả thuyết: H0:µ=µ0 H1:µ > µ0(với µ0= 9)
Chọn tiêu chuẩn kiểm định: Z=Xµ0
snt(n1) nếu H0đúng
Giá trị quan sát k=xµ0
sn=10 9
2500 = 11,18
Với α= 0,05, miền bác b H0:
Wα= (t(n1; 1 α); +) = (t(499; 0,95); +) = (1,645; +)
Do kWαnên ta bác b H0 chấp nhận H1. Nghĩa nhận xét đó đúng
Xuân (SAMI-HUST) Thống kê - Kiểm định giả thuyết 11/32 Nội, tháng 8 năm 2014 11 / 32