質(zhì)量工程師

中國質(zhì)量工程師考試網(wǎng)幫您備戰(zhàn)2013年質(zhì)量工程師考試，網(wǎng)校結(jié)合質(zhì)量工程師考試用書考綱內(nèi)容，特編輯整理了質(zhì)量工程師考試科目《中級(jí)理論與實(shí)務(wù)》知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)您參加本次考試有所幫助!

一、考試要求

1.掌握原假設(shè)、備擇假設(shè)、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的拒絕域、兩類錯(cuò)誤、檢驗(yàn)水平及顯著性的基本概念

2.掌握假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟

3.掌握對(duì)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn) (總體方差已知或未知的情況)

4.掌握對(duì)正態(tài)總體方差的檢驗(yàn)

5.熟悉比率p的檢驗(yàn) (大樣本場合)

二、內(nèi)容講解

假設(shè)檢驗(yàn)

一、基本思想與基本步驟

(一)假設(shè)檢驗(yàn)問題

幾點(diǎn)評(píng)論：

(1)這不是一個(gè)參數(shù)估計(jì)問題。

(2)這里要求對(duì)命題“ =1.40”做出回答：是與否。

(3)這一類問題稱為假設(shè)檢驗(yàn)問題。

(4)這類問題在質(zhì)量管理中普遍存在。

(二)假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟

假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是：根據(jù)所獲樣本，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)總體X的某種假設(shè) 做出接受或拒絕的判斷。具體做法如下：

1.建立假設(shè)： =1.40

這是原假設(shè)，在本例中的含義是：“與設(shè)計(jì)值一致”即“當(dāng)日生產(chǎn)正常”。要使當(dāng)日生產(chǎn)化纖的纖度的均值與1.40毫無差別是辦不到的，若差異僅是由隨機(jī)誤差引起的，則可認(rèn)為 成立;若由其他特殊因素引起的，則認(rèn)為差異顯著，則應(yīng)拒絕 。與 相反的假設(shè)是：1.40

這是備擇假設(shè)，它是在原假設(shè)被拒絕時(shí)而應(yīng)接受的假設(shè)。在這里，備擇假設(shè)還可能有兩種設(shè)置形式，它們是：<1.40或 ： >1.40

備擇假設(shè)的不同將會(huì)影響下面拒絕域的形式，今后稱

對(duì) 的檢驗(yàn)問題是雙側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)問題

對(duì) 的檢驗(yàn)問題是單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)問題

對(duì) 的檢驗(yàn)問題也是單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)問題

注：若假設(shè)是關(guān)于總體參數(shù)的某個(gè)命題，稱為參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)問題，比如：

都是參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)問題。

2.選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，給出拒絕域的形式

這個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)問題涉及正態(tài)均值 。因此選用樣本均值 是妥當(dāng)?shù)?。從圖1.5-1上看出，把 作為 分布均值更容易把 與 區(qū)分。 在 已知和原假設(shè) 成立下，有

這里的u就是今后使用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，其中 =1.40， ，n=25。

考察這個(gè)統(tǒng)計(jì)量，可以看出：

愈小， 愈接近 ，應(yīng)傾向接受 ，

愈大， 離 愈遠(yuǎn)，應(yīng)傾向拒絕 。

我們把注意力放在導(dǎo)致拒絕 的拒絕域(樣本空間某子集)上，設(shè)c為區(qū)分拒絕 與接受 的臨界值。若用W表示拒絕域，則有：W={( )： >c} ={ >c}

這就是本例中拒絕 的拒絕域，如何確定c呢?下面來研究這個(gè)問題。

我們?yōu)槭裁窗炎⒁饬Ψ旁诰芙^域上呢?用一個(gè)樣本(相當(dāng)一個(gè)例子)證實(shí)一個(gè)命題，其理由是不充分的，但用一個(gè)樣本推翻一個(gè)命題，其理由是充分的。因此我們把注意力放在拒絕域方面，建立拒絕域。其實(shí)在拒絕域和接受域之間還有一個(gè)模糊域，如今把它并入接收域 。

3.給出顯著性水平 在作判斷時(shí)會(huì)犯錯(cuò)誤，要允許犯錯(cuò)誤，我們的任務(wù)是控制犯錯(cuò)誤的概率。在假設(shè)檢驗(yàn)中，錯(cuò)誤有兩類：

第一類錯(cuò)誤(拒真錯(cuò)誤)：原假設(shè) 為真，但由于抽樣的隨機(jī)性，樣本落在拒絕域W內(nèi)，從而導(dǎo)致拒絕 ，其發(fā)生概率記為 ，又稱為顯著性水平;

第二類錯(cuò)誤(取偽錯(cuò)誤)：原假設(shè) 不真，但由于抽樣的隨機(jī)性，樣本落在 內(nèi)，從而導(dǎo)致接受 ，其發(fā)生概率為 。

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