引入
在进行假设检时,我们要确立原假设和备择假设,为了选择哪种假设,我们规定了拒绝域。如果样本落在拒绝域内,我们拒绝原假设,接受备择假设,否则接受原假设。这样我们在应用某种检验做判断时,可能会犯如下两种错误:原假设是对的,我们却拒绝了原假设,这称为第一类错误;相反,原假设是错的,我们却接受了原假设,这称为第二类错误。1在检验中我们希望犯两类错误的概率都尽可能地小,但实际上我们做不到这一点,为了说明原因,我们需要引进功效函数这一概念。2
定义设某检验问题的拒绝域为W,则样本观测值X落在拒绝域W内的概率称为该检验的功效函数,记为,为原假设和备择假设中的参数。3
性质当原假设成立时,犯第一类错误的概率就等于。当备择假设成立时,犯第二类错误的概率就等于。
下面我们通过一个例子来说明我们无法使一个检验犯第一类、第二类错误的概率同时减少。
某厂生产的合金强度服从正态分布,其中的设计值为不低于110。为保证质量,该厂每天都要对生产情况做例行检查,以判断生产是否正常进行,即该合金的平均强度不低于110。某天从生产的产品中随机抽取25块合金,测得其强度值为,均值为,问当日生产是否正常。
对于本例,其拒绝域为
注意到这个功效函数是的减函数,如右图利用这个功效函数易得犯两类错误的概率分别为(原假设成立),(备择假设成立)。
由此可以得出犯两类错误的概率之间的关系:
1、当第一类错误的概率减少时,c随之减小,而c的减小必导致犯第二类错误的概率增大。
2、当第二类错误的概率减少时,c随之增大,而c的增大必导致犯第一类错误的概率增大。
这一现象说明:两类错误的一个减小必导致另一个的增大。