Excel在统计分析中的应用—第八章—假设检验-方差已知下总体均值的双侧检验

“假设检验又称统计假设检验（注：显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法），是一种基本的统计推断形式，也是数理统计学的一个重要的分支，用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

”

如果只看以上说明，估计初学者会看得一头雾水。要更好的理解假设检验这个概念，还需一个简单明了的实例。这也算是本文的意义所在了吧。





解答：



彩蛋（教材上没有的内容）：

接上题，当抽样净重均值超过多少或低于多少，可以认为机器不太正常呢？

使用线性规划分析的结果为：

>=459.88

<=448.12

即，当抽样净重均值大于459g时或小于448.12g时，机器不太正常（产品净重的范围偏离了正常范围）。

对于生产管理人员而言，只需盯着抽样净重这一个值就可以判定生产情况了，这就是知识的力量吧！