实验数据处理方法课件.ppt

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1、实验数据处理方法第三部分:统计学方法第十四章假设检验(HypothesisTesting)第十三章假设检验(HypothesisTesting)一.假设检验的基本概念二.假设检验的一般方法三.假设检验的一个例子:Li-Ma显著性(Significance)第十三章假设检验(HypothesisTesting)一.假设检验的基本概念1.什么是假设检验实验的目的:验证一个科学论断的正确性假设检验:利用概率和统计的语言,根据实验的结果来验证一个理论模型是否可接受。统计假设:待检验的理论模型例:Ξ0粒子的衰变。实验结

2、果:测量衰变时间求Ξ0粒子的平均寿命τ。理论模型:ΔI=1/2规则,Ξ0的寿命是Ξ-的两倍,Ξ-的寿命Ξ0的寿命τ0问题:τ=τ0?由于τ有测量误差,对该问题的回答:τ=τ0概率是多少?第十三章假设检验(HypothesisTesting)2.假设检验的分类(1)参数检验:如果欲检验的统计假设只包括某些参数的特定值,(2)非参数检验:被观测的随机变量的分布是否符合一个特定的原假设:欲检验的统计假设,如如:τ=τ0?函数形式?两个给定的实验分布是否具有相同分布形式?……3.原假设和备择假设(NullHypot

3、hesis,AlternativeHypothesis)H0:τ=τ0备择假设:实验结果有可能支持原假设,也可能支持别的假设而拒绝原假设,与原假设不同的其它假设称为备择假设,如H1:τ≠τ0第十三章假设检验(HypothesisTesting)一般情况下,是否接收原假设依赖于与备择假设的比较结果。简单假设:假设中参数的值是一常数,如4.简单假设和复合假设(SimpleHypothesis,CompositeHypothesis)H0:τ=τ0复合假设:假设中的某一参数的值不是完全确定的,如H:τ≠τ0、H1:

4、τ≥τ0如何选择原假设和备择假设,要根据所要解决的实际问题决定第十三章假设检验(HypothesisTesting)二.假设检验的一般方法随机变量x参数检验观测结果:容量为n的样本,(x1,x2,…,xn)定义通过观测结果来接收原假设或拒绝原假设的标准p.d.f.:f(x,θ),θ为未知参量检验θ是否取某一值原假设H0:θ=θ0备择假设H1:θ=θ1检验统计量:t=t(x1,x2,…,xn)t的定义域:ω第十三章假设检验(HypothesisTesting)即:若t的观测量tobs,f(t

5、Ho):H0为真时

6、,t的p.d.f.α:显著性水平(SignificanceLevel),tc:临界值f(t

7、H1):H1为真时,t的p.d.f.R:ω中的子域α:t落入R中的概率。0≤α≤1(H0为真时)R:H0的拒绝域ω-R:H0的接收域否则,接收H0f(t

8、Ho)ω-RRtct落入R,则拒绝H0第十三章假设检验(HypothesisTesting)第一类错误(弃真错误):当H0为真时,tobs有α的概率落入Rα应尽可能地小1-β:H0对H0的检验势当tobs>tc时,H0被拒绝,而实验上H0为真I类错误的概率:第二类错

9、误(取伪错误):H0不为真,但却接收了H0II类错误的概率:f(t

10、Ho)1-αRtctα1-β大,II类错误的概率小第十三章假设检验(HypothesisTesting)假设检验的方法:α应尽可能地小设x的p.d.f.:1.选择合适的检验统计量t标准:α尽可能地小,1-β尽可能大。三.复合假设的检验:似然比(LikelihoodRatio)f(t

11、H1)βtct1-βω:Ω的子空间,即2.选择适当的临界值tc,x样本:(x1,x2,…,xn)的取值空间的分量中只有一个受到某种约束第十三章假设检验(Hypo

12、thesisTesting)原假设备择假设设:L在Ω中的极大值:在H0为真时,L在ω中的极大值定义::似然比(LikelihoodRatio)不可能比大H0为真的可能性较大H0为真的可能性较小λ可作为原假设H0的检验统计量第十三章假设检验(HypothesisTesting)对H0的检验:L在Ω中的极大值y=y(λ)中当H0为真时有γ个参数取固定值,则当样本容量n很大时,统计量-2lnλ趋近于自由度为γ的χ2分布求在给定的显著性水平α下,λ的临界值λα:g(λ

13、H0):在H0为真时,λ的p.d.f.如果

14、g(λ

15、H0)的函数形式未知:h(y

16、H0)y(λα)→λα一般情况下,g(λ

17、H0)很难找到采用近似方法:设χ2(γ)分布求λα令λα第十三章假设检验(HypothesisTesting)例:γ点源寻找中的Li-Ma显著性问题:来自某一天体方向的事例数的超出是γ点源信号还是背景Non:向源事例数未知量:γ事例数Ns,源方向的背景事例数NB涨落,如果是信号,如何用统计学的方法描述这种超出?实

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