两个总体均值、方差的显著性为α的检验 | 数字化精益制造执行系统(LDMES)

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5.2.2-2  两个总体均值、方差的显著性为α的检验

        设有两个独立总体, X~N( μ1  ,σ1²), Y~N( μ2  ,σ2²),  从总体X中抽取的样本x1  , x2  ,..., xn  ,样本均值为x bar,样本方差为 sx²,样本标准差为 sx 。从总体Y中抽取的样本y1  ,y 2  ,..., yn  ,样本均值为y bar,样本方差为 sy²,样本标准差为 sy 。

 


例5-5 

在改进工艺前后,分别测量了若干钢条的抗剪强度,数据如下:

改进后:525,531,518,533,546,524,521,533,545,540

改进前:521,525,533,525,517,514,526,519

问:可以认为改进工艺后钢条的平均抗剪强度有提高吗?

解:

(1)首先检验方差是否相等。

    1)假设   H0  : σ1²  = σ2²   , H1  : σ1²  ≠ σ2²     

    2)因方差不知故用 F 检验,显著性水平α=0.05。

Minitab计算路径:统计-->基本统计量-->双方差


对话框和选项:



结果分析:

由于F检验 P=0.211>0.05,因此不能拒绝原假设,可以认为改进前后的方差相等。

(2)检验均值是否有提高。

    1)设 H0  :μ1 = μ2   , H1  :μ1 > μ

    2)由于两总体方差相等,但未知,故选用 检验。

    3)根据显著性水平α=0.05,进行Minitab运算。





运算结果:


结果分析:

因为P=0.018<0.05,所以拒绝原假设,即可认为改进后的钢条的平均抗剪强度确有提高。

生成箱线图:





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