Bài giảng Nguyên lý thống kê: Chương 8 - ThS. Ngô Thái Hưng

Bài giảng Nguyên lý thống kê: Chương 8 Kiểm định giả thuyết nhằm trình bày về khái niệm kiểm định giả thuyết, quy trình kiểm định giả thuyết, các kết quả và xác suất, mối quan hệ giữa sai lầm 1 và 2, các nhân tố ảnh hưởng đến sai lầm loại 2.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nguyên lý thống kê: Chương 8 - ThS. Ngô Thái HưngĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETINGKIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT Hypothesis Testing KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT LÀ GÌ? Giả thuyết là một phát biểu(giả thiết) về tham số của tổng thể Trung bình tổng thể Ví dụ: Hóa đơn tiền cước di động của một thành phố là µ = 420.000 đồng Tỷ lệ tổng thể Ví dụ: Tỷ lệ người sử dụng điện thoại di động của một thành phố là p = .68 GỈA THUYẾT(*), H0Phát biểu giả thuyếtExample:Số ti vi trung bình trong một hộ gia đình ởHCM ít nhất là 3 H0 : µ ≥ 3Luôn luôn là tham số của tổng thể, khôngphải tham số của mẫu thống kê H0 : µ ≥ 3 H0 : x ≥ 3 The Null Hypothesis GIẢ THUYẾT, H0Giả sử H0 đúng ≥Gồm có dấu: “=” , “≤” or “≥”Có thể hoặc không thể bác bỏ H0 ĐỐI THUYẾT, HATrái với giả thuyết H0 Ví dụ: Số ti vi trung bình trong một hộ gia đình ở HCM nhỏ hơn 3 ( HA: µ < 3 ) ≥Không bao gồm dấu “=” , “≤” or “≥”Có thể hoặc không thể chấp nhận The Alternative HypothesisQÚA TRÌNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT Phát biểu: Tuổi trung bình của tổng thể là 50. (Giả thuyết: Tổng thể H0: µ = 50 ) Chọn mẫu ngẫu nhiên x = 20 có phủ hợp với µ = 50?Nếu không phù hợp, Giả sử BÁC BỎ Tuổi TB mẫu Mẫu Giả thuyết H0 là: x = 20 TẠI SAO BÁC BỎ H0 Phân phối mẫu của x x20 µ = 50 Nếu H0 đúng MỨC Ý NGHĨA, αXác định giá trị của mẫu thống kê nếu giảthuyết H0 đúng Xác định miền bác bỏ của phân phối mẫuChọn mức ý nghĩa α ,Giá trị thông thường là .01, .05, hoặc .10Đưa ra giá trị tới hạn (critical value) của kiểmđịnh Level of Significance MỨC Ý NGHĨA & MIỀN BÁC BỎ Mức ý nghĩa = α Giá trị tới hạnH0: µ ≥ 3 αHA: µ < 3 Lower tail test 0 Miền bác bỏH0: µ ≤ 3 αHA: µ > 3 Upper tail test 0H0: µ = 3 α/2 α/2HA: µ ≠ 3 Two tailed test 0 Rejection Region CÁC LOẠI SAI LẦMSai lầm loại I Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng Xác suất của sai lầm loại I là α Được gọi là mức ý nghĩa của kiểm định Cho trước bởi nhà nghiên cứu Errors in Making Decisions CÁC LOẠI SAI LẦM Sai lầm loại II Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai Xác suất sai lầm loại II là βBusiness Statistics: A Decision-Making Approach, 6e © 2005 Prentice-Hall, Inc. Chap 8-11CÁC KẾT QUẢ VÀ XÁC SUẤT Các kết quả của kiểm định giả thuyết: Phát biểu Quyết định H0 Đúng H0 Sai Không bác Sai lầm loại II bỏ H 0 (1 - α ) (β) Bác bỏ Sai lầm loại I H0 (α) (1-β)MỐI QUAN HỆ GIỮA SAI LẦM I VÀ II Sai lầm loại I và II không cùng xảy ra Sai lầm loại I chỉ xảy ra khi H0 đúng Sai lầm loại II chỉ xảy ra khi H0 sai Nếu xác suất xảy ra sai lầm I ( α ) , thì xác suất xảy ra sai lầm II ( β ) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SAI LẦM LOẠI II β Khi sự khác nhau giữa tham số kiểm định và giá trị đúng của nó β Khi α β Khi σ β Khi nBusiness Statistics: A Decision-Making Approach, 6e © 2005 Prentice-Hall, Inc. Chap 8-14 KIỂM ĐỊNH MỘT PHÍA H0: µ ≥ 3Giá trị tới hạn, HA: µ < 3-zα hoặc xα , α Bác bỏ H0 Không bác bỏ H0 -zα 0 xα µ σ x α = µ − zα n KIỂM ĐỊNH MỘT PHÍA H0: µ ≤ 3Giá trị tới hạn, HA: µ > 3zα hoặc xα , α Không bác bỏ H0 Bác bỏ H0 0 zα µ xα σ x α = µ + zα ...