本章主要涉及
假设一家制造企业的员工可以用两种不同方法完成一项生产任务。为了使产品产量最大化，公司想确认总体完成生产任务平均时间较少的方法，用μ1表示生产方法1的总体完成生产任务的平均时间，μ2表示生产方法2的总体完成生产任务的平均时间。
原假设 —— Ho：μ1-μ2 = 0（两种方法无明显差别）
备择假设 —— Hα：μ1-μ2 ≠ 0（两种方法有明显差别）
在用于搜集生产时间数据及假设检验的抽样方法时，我们考虑两种选择方案。一种是基于独立样本，另一种是基于匹配样本。
1.独立样本设计：抽取工人的一个简单随机样本，样本中的每个工人使用生产方法1；抽取工人的另一个独立的简单随机样本，样本中每个工人使用生产方法2.
2.匹配样本设计：抽取工人的一个简单随机样本，每个工人先用一种生产方法，然后用另一种生产方法。两种方法的次序被随机地指派给工人，一些工人先使用生产方法1，其他工人先使用生产方法2。每个工人提供一对数据值，一个数值是生产方法1的，另一个数值是生产方法2的。
σ1和σ2已知用Z检验，σ1和σ2未知用T检验
适用范围：
从总体1抽取一个容量为n1的简单随机样本，从总体2抽取一个容量为n2的另一个简单随机样本。这两个样本需要相互独立抽取，因此被称为 独立简单随机样本 。
例：本章主要涉及
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假设一家制造企业的员工可以用两种不同方法完成一项生产任务。为了使产品产量最大化，公司想确认总体完成生产任务平均时间较少的方法，用μ1表示生产方法1的总体完成生产任务的平均时间，μ2表示生产方法2的总体完成生产任务的平均时间。
原假设 —— Ho：μ1-μ2 = 0（两种方法无明显差别）
备择假设 —— Hα：μ1-μ2 ≠ 0（两种方法有明显差别）
在用于搜集生产时间数据及假设检验的抽样方法时，我们考虑两种选择方案。一种是基于独立样本，另一种是基于匹配样本。
1.独立样本设计：抽取工人的一个简单随机样本，样本中的每个工人使用生产方法1；抽取工人的另一个独立的简单随机样本，样本中每个工人使用生产方法2.
2.匹配样本设计：抽取工人的一个简单随机样本，每个工人先用一种生产方法，然后用另一种生产方法。两种方法的次序被随机地指派给工人，一些工人先使用生产方法1，其他工人先使用生产方法2。每个工人提供一对数据值，一个数值是生产方法1的，另一个数值是生产方法2的。
σ1和σ2已知用Z检验，σ1和σ2未知用T检验
适用范围：
从总体1抽取一个容量为n1的简单随机样本，从总体2抽取一个容量为n2的另一个简单随机样本。这两个样本需要相互独立抽取，因此被称为 独立简单随机样本 。
例：
两总体均值之差的区间估计：σ1和σ2已知
两总体均值之差的区间估计：σ1和σ2未知
知识点2：
假设检验的三种形式
μ1-μ2的假设检验的统计量：σ1和σ2已知（Z检验）
μ1-μ2的假设检验的统计量：σ1和σ2未知
t检验有一个需要确定自由度的问题，自由度公式如下：
μ1-μ2的假设检验的统计量：σ1和σ未知（T检验）
原假设 —— Ho：μd = 0
备择假设 —— Ho：μd ≠ 0
知识点1：匹配样本两总体均值之差的区间估计
知识点2：匹配样本假设检验的检验统计量
自由度为n-1，也就是样本量-1
知识点1：两总体比例之差的区间估计
知识点2：p1-p2的假设检验
假设检验的三种形式
p1-p2的假设检验的检验统计量