Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài giảng Bài 2: Kiểm định giả thiết phương pháp khoảng tin cậy và trung bình của tổng thể sau đây để tìm hiểu về kiểm định giả thiết: Phương pháp khoảng tin cậy và trung bình của tổng thể.
Tóm tắt lý thuyết
1. Kiểm định giả thiết: Phương pháp khoảng tin cậy
Giả sử ta cần kiểm định giả thiết:
Theo phương pháp ước lượng khoảng, với độ tin cậy
Như vậy, với xác suất
Nếu
Thí dụ: Khảo sát hàm lượng Vitamin C của một loại trái cam (%) của một mẫu kích thước n = 100, người ta tính được:
Gọi
Với mức ý nghĩa 5%.
Giải: Với mức ý nghĩa
Vì
Tức hàm lượng Vitamin C trung bình trong một trái của loại cam này thấp hơn 12% (vì
2. Kiểm định giả thiết về trung bình của tổng thể
Giả sử trung bình của tổng thể (cũng chính là kỳ vọng toán của đại lượng ngẫu nhiên X) là
(m0 là một giá trị đã biết khi đặt giả thiết H0).
Để kiểm định giả thiết trên ta tiến hành lấy mẫu với kích thức n và xét các trường hợp sau:
Trường hợp n
Trường hợp này ta chọn thống kê:
Nếu giả thiết H0 đúng thì
Với mức ý nghĩa
Trong đó
Trên đồ thị, miền bác bỏ
để xác định
Ta có:
Như vậy xác suất để giá trị của Z rơi vào miền bác bỏ là
Từ đó ta có qui tắc quyết định khi tiến hành kiểm định giả thiết H0 trong trường hợp này như sau:
Lấy mẫu có kích thước n, từ mẫu cụ thể này tính
(Trong đó
Với mức ý nghĩa
(bằng cách tra bảng ở phần phụ lục hoặc dùng hàm NORMSINV trong Excel)
- Nếu
. Tức thì ta bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1. - Nếu
. Tức thì có thể chấp nhận giả thiết H0
Từ việc chấp nhận (hay bác bỏ) H0 ta suy ra kết luận cuối cùng theo yêu cầu của bài toán thực tế.
Thí dụ 1: Nếu máy móc làm việc bình thường thì trọng lượng của một loại sản phẩm là đại lượng ngẫu nhiên có kỳ vọng toán là 100 gr. Qua một thời gian sản xuất, người ta nghi ngờ trọng lượng trung bình của loại sản phẩm này đã thay đổi. Cân thử 100 sản phẩm và tính được
Với mức ý nghĩa
Giải: Gọi trọng lượng trung bình thực tế của loại sản phẩm đó sau một thời gian sản xuất là
Để kiểm định giả thiết này ta áp dụng qui tắc kiểm định nêu trên (vì kích thước mẫu n = 100 > 30;
Với mức ý nghĩa
Vì
Chú ý:
Nếu kiểm định giả thiết
trong đó
Trên đồ thị, miền bác bỏ
Nếu kiểm định giả thiết
Trên đồ thị, miền bác bỏ
Trường hợp n
Trường hợp này chọn:
Nếu H0 đúng thì Z ~ N(0, 1), do đó miền bác bỏ giả thiết H0 và qui tắc quyết định trong trường hợp này tương tự như trường hợp trên. Chỉ khác là giá trị z được tính theo công thức:
Chú ý:
Nếu kiểm định giả thiết:
- Nếu
thì có thể kết luận - Nếu
thì có thể kết luận
Trường hợp n < 30,
Trường hợp này chọn:
Ta có thể minh họa miền bác bỏ với các dạng giả thiết đối khác nhau trên đồ thị như sau:
Nếu kiểm định giả thiết hai phía, tức giả thiết đối có dạng:
Nếu kiểm định giả thiết một phía với giả thiết đối có dạng: được minh họa trên đồ thị như sau:
Nếu kiểm định giả thiết một phía với giả thiết đối có dạng:
Thí dụ 2: Trọng lượng của các bao gạo do một máy đóng bao sản xuất là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trọng lượng trung bình qui định là 50 kg. Để xem máy đóng bao làm việc có bình thường không (theo nghĩa máy sản xuất ra những bao gạo có trọng lượng trung bình đúng như qui định không), người ta cân thử 25 bao và tính được:
Với mức ý nghĩa
Giải: Gọi
Trường hợp này kích thước mẫu
Với mức ý nghĩa
Vì
Trường hợp n
Giả sử đại lượng ngẫu nhiên X có phân phối Poisson với E(X) =
Do vậy ta chọn:
làm tiêu chuẩn kiểm định.
Nếu n lớn và H0 đúng thì Z có phân phối xấp xỉ phân phối N(0, 1). Nên miền bác bỏ và qui tắc kiểm định giống trường hợp 2.1. Chỉ khác là trong qui tắc kiểm định ta tính z theo công thức sau:
Thí dụ 3: số người đến một trung tâm thương mại trong những khoảng thời gian 5 phút là đại lượng ngẫu nhiên X có phân phối Poisson. Trong mùa mưa, người ta xác định được E(X) = 4. Sang mùa khô, theo dõi 36 khoảng thời gian, (mỗi khoảng 5 phút) người ta thấy có 174 người đến trung tâm này.
Yới mức ý nghĩa
Giải: Gọi số người tới trung tâm thương mại trung bình trong khoảng thời gian 5 phút là X, (X, chưa biết). Đặt giả thiết:
Với mức ý nghĩa
Theo giả thiết bài toán ta tính được số người đến trung tâm trung bình trong khoảng thời gian 5 phút của mẫu là:
Vậy:
Ta thấy |z| > 1,96 nên ta bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là khí hậu có ảnh hưởng tới dòng người đến trung tâm thương mại đó.
Thảo luận về Bài viết