第7章 基本情形的参数推断(二)(率t检验)(2学时)

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统计推断与参数估计的基本理论与方法

统计推断与参数估计的基本理论与方法

统计推断与参数估计的基本理论与方法统计推断是统计学中的一门重要的研究领域,它主要关注如何通过样本数据对总体特征进行推断。

参数估计则是统计推断的一个重要组成部分,它通过样本数据来估计总体参数。

本文将介绍统计推断和参数估计的基本理论和方法。

一、统计推断的基本理论统计推断的基本理论包括抽样理论、似然函数和假设检验等。

1. 抽样理论抽样理论是统计推断的基础,它研究的是如何从总体中抽取样本以便对总体进行推断。

通过合理的抽样方法,可以保证样本对总体的代表性。

2. 似然函数似然函数是参数估计的基本工具,它是样本观测值关于参数的函数。

通过最大似然估计可以得到参数的最优估计值。

3. 假设检验假设检验是统计推断的重要方法,用于检验某个关于总体参数的假设。

它包括构造检验统计量和确定拒绝域两个步骤,从而进行参数推断。

二、参数估计的基本方法参数估计是统计推断中的核心内容,它通过样本数据来估计总体参数。

参数估计的基本方法包括点估计和区间估计。

1. 点估计点估计是一种直接估计总体参数的方法,它通过样本数据来估计总体参数的具体值。

最常用的点估计方法是最大似然估计和矩估计。

2. 区间估计区间估计是一种间接估计总体参数的方法,它给出了参数的估计区间。

通过给出一个置信区间,可以对总体参数进行估计,并给出估计的精度。

三、常用的统计推断方法在实际应用中,统计学家们发展了许多常用的统计推断方法,包括假设检验、方差分析、回归分析等。

1. 假设检验假设检验是统计推断中最常用的方法之一,它用于检验某个关于总体参数的假设。

例如,检验某种药物对疾病的治疗效果是否显著。

2. 方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值的方法,它通过分析不同组之间的方差来判断各组均值是否有显著差异。

例如,在新产品开发中,可以通过方差分析评估不同市场的销售情况。

3. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的方法,它可以推断自变量对因变量的影响程度。

通过回归分析可以得到回归方程,从而进行预测和解释。

卫生统计学基本情形的参数推断ppt参考课件

卫生统计学基本情形的参数推断ppt参考课件
例17 抽样研究中,对西藏昌都地区洛隆和八宿两县成人进行大骨节病病情监 测,其中洛隆县随机抽取3909人,检出大骨节病患者1121人,临床检出率为 28.68%;八宿县随机抽取1430人,检出大骨节病患者313人,临床检出率为 21.89%。现估计两个县成人大骨节病临床检出率之差的95%置信区间。
第五节 两个总体率
FS S( ( 1 2 2 2较 较 大 小 ) ) , 1n11, 2n21
第三节 两个总体方差
(二)两总体方差的齐性检验
例10 检验例7对照组与碘补充剂组儿童骨骼延迟指数是否方差齐?
第三节 两个总体方差
(二)两总体方差的齐性检验
第四节 单个总体率
第四节 单个总体率
(一)总体率的置信区间估计
第四节 单个总体率
(一)总体率的置信区间估计
第四节 单个总体率
(二)总体率的假设检验
k
Pr(X k) Pr(x) 0
n
k1
Pr(Xk)Pr(x)1Pr(x)
k
0
Pr(x)x!(nn !x)!0x(10)nx
第四节 单个总体率
(二)总体率的假设检验
例15 抽样研究中,随机抽取的500名成人中有16名被确诊为肱骨短小症患者。 2012年中国卫生和计划生育统计年鉴显示2011年全国成人肱骨短小症患病率 约为0.43%。该地区肱骨短小症患病率是否高于全国水平?
第一节 单个总体均数
(三)配对设计的情形
第一节 单个总体均数
(四)非正态数据的情形
• 非参数统计法(详见第十章)
2. 蒙特卡洛模拟参数推断方法
(1)置换法 (2)自助法 (3)刀切法
3. 数据转换法 将原始数据转化为正态分布数据,利用转化后的数据,采用前述公式分 别估计转化数据的置信区间,然后再通过逆变换将转化数据的置信区间 还原为原始数据的置信区间。

统计推断的基本步骤

统计推断的基本步骤

统计推断的基本步骤统计推断是统计学中非常重要的概念,通过统计推断可以从样本数据中得出总体的特征和规律。

在实际工作和研究中,统计推断被广泛运用于各个领域,如医学、经济学、社会学等。

本文将介绍统计推断的基本步骤,包括总体与样本、参数估计、假设检验以及置信区间等内容。

总体与样本在进行统计推断之前,首先需要了解总体和样本的概念。

总体是研究对象的全部个体组成的集合,而样本是从总体中抽取出来的一部分个体。

通过对样本数据的分析和推断,可以推断出总体的特征。

在实际应用中,通常无法获取总体所有数据,因此需要借助样本来对总体进行推断。

参数估计参数估计是统计推断的重要内容之一,它用于估计总体特征的未知参数。

常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计是利用样本数据得出总体参数的一个具体值,而区间估计则是通过给出总体参数一个区间范围来进行估计。

参数估计的准确性和稳定性对于统计推断的可靠性至关重要。

假设检验假设检验是统计推断中的另一个重要环节,用于检验关于总体的某种假设是否成立。

在假设检验中,我们首先建立原假设(H0)和备择假设(H1),然后通过收集样本数据进行统计检验,判断原假设是否应该被拒绝。

在假设检验中,我们通常会计算P值或者显著性水平来进行判断。

置信区间置信区间是统计推断中另一个重要概念,它用于表示对总体参数估计的确定程度。

置信区间告诉我们一个范围,在这个范围内我们相信总体参数会落在其中的可能性有多大。

通常情况下,置信区间与显著水平有关,置信水平越高,则置信区间越宽。

总结统计推断作为统计学中重要的理论基础之一,在实践中扮演着至关重要的角色。

通过对总体与样本、参数估计、假设检验以及置信区间等基本步骤的理解和运用,我们可以更好地从数据中获取信息、做出推断,并为决策提供支持。

希望本文对您在理解统计推断方面有所帮助!。

第7章假设检验

第7章假设检验

拒绝域( 拒绝域(α/2) P值的 值的1/2 值的
00
Zα/2 Z Zα/2 Z
临界值的计算: 临界值的计算: P值的计算: 值的计算: 值的计算

2
= NORM SINV (1 − α ) 2
P = 2×[1− NORMSDIST( ABS(Z))]
右单侧Z假设检验示意图 右单侧 假设检验示意图
(5)确定检验准则 (6)进行决策 0.05的水平上应拒绝 的水平上应拒绝H 在α= 0.05的水平上应拒绝H0 即不能认为铁水的平均含碳量 仍然为4.55 仍然为4.55
拒绝 H0
0.025
-1.96
0
1.96
总体均值的检验( 总体均值的检验(二)
正态总体但方差已知 检验统计量与分布
t= X − µ0 S/ n ~ t (n − 1)
假设检验的基本类型
双侧 假设检验 左单侧 假设检验 右单侧 假设检验
假设
H0 H1
µ =k
µ≠k
µ ≥k
µ≤k
µ >k
µ<k
双侧假设检验示意图
拒绝域
接受域
拒绝域
µ=k
单侧假设检验示意图
拒绝域 接受域 µ=k = 接受域 µ=k =
拒绝域
左单侧假设检验
右单侧假设检验
假设检验中的两类错误
第一类错误——弃真错误: 弃真错误: 第一类错误 弃真错误 当零假设H 为正确时,却作出拒绝H 的决定。 当零假设 0为正确时,却作出拒绝 0的决定。 第二类错误——纳伪错误: 纳伪错误: 第二类错误 纳伪错误 当零假设H 为错误时,却作出接受H 的决定。 当零假设 0为错误时,却作出接受 0的决定。
例题分析: 例题分析:总体均值的右单假设检验

统计学名称解释

统计学名称解释

第一章一、名词解释1、参数(parameter):也叫参变量,是一个变量。

如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数。

描述总体特征的概括性数字度量,它是研究者想要了解的总体的某种特征值。

2、统计量(statistic):描述样本特征的数,是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。

3、总体(population):根据研究目的确定的研究对象的全体。

当研究有具体而明确的指标时,总体是指该项变量值的全体。

4、样本 (sample):从总体中随机抽取的部分观察单位,总体中有代表性的一部分。

5、同质 (homogeneity):是指观察单位(研究个体)间被研究指标的影响因素相同。

6、变异 (variation):同质事物个体间的差异。

来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原因的因素。

7、概率 (probability):度量随机事件发生可能性大小的一个数值,是一个在0到1之间的实数。

8、抽样误差 (sampling error):由于抽样所造成的样本统计量与总体参数的差别。

三、简答题1、统计学的基本步骤有哪些?设计、搜集、整理、分析资料2、总体与样本的区别与关系?区别:总体:根据研究目的确定的研究对象的全体。

当研究有具体而明确的指标时,总体是指该项变量值的全体。

样本:总体中有代表性的一部分。

联系:总体包含样本,样本是总体中的一部分3、抽样误差产生的原因有哪些?可以避免抽样误差吗?产生原因:(1)总体单位的标志值的差异程度。

差异程度愈大则抽样误差愈大,反之则愈小。

(2)样本单位数的多少。

在其他条件相同的情况下,样本单位数愈多,则抽样误差愈小。

(3)抽样方法。

抽样方法不同,抽样误差也不相同。

一般说,重复抽样比不重复抽样,误差要大些。

(4)抽样调查的组织形式。

抽样调查的组织形式不同,其抽样误差也不相同,而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差。

模型参数的估计和推断方法

模型参数的估计和推断方法

模型参数的估计和推断方法模型参数的估计和推断方法是统计学中的重要内容,它通过对样本数据进行分析,从而对总体模型的参数进行估计和推断。

在实际应用中,模型参数的估计和推断方法可以帮助我们更好地了解数据背后的规律,为决策和预测提供依据。

二、模型参数估计模型参数估计是指利用样本数据来估计总体模型参数的方法。

常用的估计方法有:1.点估计:用一个具体的数值来估计参数,如用样本均值来估计总体均值。

2.区间估计:给出参数估计的一个范围,如给出总体均值的95%置信区间。

三、模型参数推断模型参数推断是指利用样本数据对总体模型参数进行假设检验和置信区间的估计。

常用的推断方法有:1.假设检验:通过设定零假设和备择假设,利用样本数据判断总体参数是否显著不同于某个假设值。

2.置信区间:给出总体参数的一个估计范围,并计算出该估计的置信概率。

四、估计和推断方法的选择在进行模型参数的估计和推断时,需要根据具体问题、数据特点和需求来选择合适的估计和推断方法。

常用的方法有:1.最小二乘法:适用于线性回归模型参数的估计。

2.最大似然估计:适用于概率模型参数的估计。

3.贝叶斯估计:根据先验知识和样本数据来估计参数。

模型参数的估计和推断方法是统计学中的重要内容,通过对样本数据进行分析,可以对总体模型的参数进行估计和推断。

在实际应用中,需要根据具体问题、数据特点和需求来选择合适的估计和推断方法。

掌握这些方法可以帮助我们更好地了解数据背后的规律,为决策和预测提供依据。

习题及方法:1.习题:对于一个正态分布的总体,已知均值为10,标准差为2,从该总体中随机抽取一个容量为100的样本,样本均值为12,求样本标准差的最小二乘估计值。

解题方法:首先计算样本方差,样本方差 = (样本均值 - 总体均值)^2 / (样本容量 - 1) = (12 - 10)^2 / (100 - 1) = 4 / 99。

然后求样本标准差,样本标准差= √样本方差= √(4 / 99) ≈ 0.2。

数值变量的统计推断-t检验PPT课件

数值变量的统计推断-t检验PPT课件

12
Ⅱ 选择统计方法,计算检验统计量
t x 0 x 0
S X
S/ n
t 74.2721PT
13
Ⅲ、确定P 值,作出推断结论
自由度公式:n1
自 由 度: n 1 3 0 1 29
查表得, t0.05(29) 2.045
t< t0.05(29) 2.045,查表得P>0.05,
计量资料统计推断 —假设检验
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1
假设检验的意义和步骤
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2
例1 已知健康成年男子的脉搏均数为72次/ 分,某医生在某山区随机调查30名健康男 子,求得脉搏均数为74.2次/分,标准差为 6.5次/分。能否认为该山区的成年男子的 脉搏均数高于一般成年男子的脉搏均数?
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(S12 / n1 S22 / n2)2 (S12 / n1)2 (S22 / n2)2
n1 1
n2 1
❖ 根据自由度查t界值表,作出推断结论
❖ Satterthwaite法是统计软件中普遍使用的 方法
❖ 对例4资料进行检验
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42
t’ 检验实例分析步骤
❖ 建立检验假设,确定检验水准
t d0 d
S d
Sd / n
t 3.25 4.520 2.4909 / 12
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20
Ⅲ、确定P值,作出推断结论
自由度公式:n1
自 由 度: n 1 1 2 1 11
查表得, t0.05(11) 2.201
t> t0.05(11) 2.201,查表得P<0.05,
按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可以 认为两种方法皮肤浸润反应结果的不同。

第7章 基本情形的参数推断(一)(均数t检验)(2学时)

第7章 基本情形的参数推断(一)(均数t检验)(2学时)
先对总体的参数或分布作出某种假设, 再用适当的方法根据样本对总体提供的 信息,推断此假设应当拒绝或不拒绝。
一、假设检验的基本原理
有抽样误差 导致的这种 差异的概率
()
两 抽样误差所致
P>0.05

(来自同一总体)
个 均 数
?
H0假设,检验方法

有 本质区别等
P<0.05
差 别
(来自不同总体)
()
二、假设检验的基本步骤
)
Sc2

(n1
1)S12 (n2 1)S22 n1 n2 2
n1 n2 2
5、两样本均数的比较 实例
(1)条件: ①随机样本; ②服从正态分布的总体; ③两样本的总体方差相等。 (思考:为什么?)
若: ①两总体方差已知;(少见) ②两总体方差未知,但两样本量大(均n>50); ③两总体方差未知,且样本量都小或其中一个小。
置信区间的方法 ??
置信度α=0.05; t0.05/2,35=2.030;已知总体均数4×109个/L
置信区间的方法:
置信度α=0.05; t0.05/2,35=2.030;已知总体均数4×109个/L
X t0.05/ 2,35
S 6.76 2.030 1.36
n
36
(6.30,7.22) 109 个 / L
• (2)例题
例7-6 一项实验的研究对象为92名患有大骨节病的 5-15岁儿童,随机分入安慰剂组和硒补充剂组,12个 月后观察两组儿童身体生长指标,并评估补充剂的治 疗效果。 其中一个指标是体重。数据为: 安慰剂组44人,体重均数27.2kg,标准差0.9kg 硒补充剂组48人,体重均数27.3kg,标准差0.8kg

数据分析与处理技术作业指导书

数据分析与处理技术作业指导书

数据分析与处理技术作业指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的主要流程与方法 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复数据删除 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 数据合并 (5)2.2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据离散化 (5)2.3.3 数据聚合 (5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 最小最大归一化 (5)2.4.2 Z分数标准化 (6)2.4.3 对数变换 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 数据可视化原则与技巧 (6)3.1.1 原则 (6)3.1.2 技巧 (6)3.2 常用数据可视化工具 (7)3.2.1 Tableau (7)3.2.2 Power BI (7)3.2.3 ECharts (7)3.2.4 Highcharts (7)3.3 可视化案例分析与实践 (7)3.3.1 案例背景 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 可视化实践 (7)第4章描述性统计分析 (8)4.1 频数与频率分析 (8)4.1.1 频数分析 (8)4.1.2 频率分析 (8)4.2 集中趋势分析 (8)4.2.1 均值 (8)4.2.2 中位数 (8)4.2.3 众数 (8)4.3 离散程度分析 (9)4.3.1 极差 (9)4.3.2 四分位差 (9)4.3.3 方差与标准差 (9)4.4 分布形态分析 (9)4.4.1 偏度 (9)4.4.2 峰度 (9)4.4.3 置信区间 (9)第5章概率论与数理统计基础 (9)5.1 随机变量与概率分布 (9)5.1.1 随机变量 (9)5.1.2 概率分布 (10)5.2 假设检验 (10)5.2.1 假设检验的基本概念 (10)5.2.2 常见的假设检验方法 (10)5.3 方差分析与回归分析 (10)5.3.1 方差分析 (10)5.3.2 回归分析 (10)第6章数据降维与特征选择 (11)6.1 数据降维的意义与方法 (11)6.2 特征选择与特征提取 (11)6.3 主成分分析(PCA) (11)6.4 线性判别分析(LDA) (12)第7章分类与预测 (12)7.1 分类与预测方法概述 (12)7.2 决策树与随机森林 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 随机森林 (13)7.3 逻辑回归与支持向量机 (13)7.3.1 逻辑回归 (13)7.3.2 支持向量机 (13)7.4 神经网络与深度学习 (13)7.4.1 神经网络 (13)7.4.2 深度学习 (14)第8章聚类分析 (14)8.1 聚类分析方法概述 (14)8.2 K均值聚类 (14)8.2.1 算法步骤 (14)8.2.2 优缺点 (14)8.3 层次聚类 (14)8.3.1 算法步骤 (15)8.3.2 优缺点 (15)8.4 密度聚类 (15)8.4.1 算法步骤 (15)8.4.2 优缺点 (15)第9章时间序列分析 (15)9.1 时间序列的基本概念 (15)9.1.1 时间序列的组成 (15)9.1.2 时间序列的特点 (16)9.1.3 时间序列的分类 (16)9.2 时间序列预处理 (16)9.2.1 数据清洗 (16)9.2.2 数据转换 (16)9.2.3 特征提取 (17)9.3 时间序列预测方法 (17)9.3.1 传统统计方法 (17)9.3.2 机器学习方法 (17)9.4 时间序列案例分析 (17)9.4.1 金融领域 (17)9.4.2 气象领域 (17)9.4.3 经济领域 (17)第10章综合案例实战 (17)10.1 数据分析与处理案例背景 (18)10.2 数据预处理与可视化 (18)10.2.1 数据清洗 (18)10.2.2 数据整合 (18)10.2.3 数据可视化 (18)10.3 模型构建与优化 (18)10.3.1 特征工程 (18)10.3.2 模型选择与训练 (18)10.3.3 模型优化 (18)10.4 结果评估与总结 (18)10.4.1 结果评估 (18)10.4.2 总结 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为现代社会的一种核心技术,其意义与价值日益凸显。

计量资料统计推断(t检验)-预防医学-课件

计量资料统计推断(t检验)-预防医学-课件

02
t检验的步骤
建立假设
假设检验的基本思想
设立原假设的依据
在假设检验中,通常先设立一个原假 设,然后基于样本数据对原假设进行 检验,判断是否拒绝原假设。
原假设的设立通常基于已有的研究结 果、理论或实践经验,并且原假设应 该是一个可以验证的命题。
原假设与备择假设
原假设通常是研究者想要否定的假设 ,备择假设则是研究者想要接受的假 设。
p值是用于判断是否拒绝原假设 的统计量,p值越小,说明样本 数据与原假设之间的差异越大,
越有理由拒绝原假设。
显著性水平
显著性水平是预先设定的一个临 界值,用于判断是否拒绝原假设
,通常取0.05或0.01。
结论的表述
根据p值与显著性水平的比较结 果,可以得出是否拒绝原假设的 结论,并进一步解释结果的意义
断实验处理或条件改变对数据的影响。
两独立样本t检验
总结词
用于比较两个独立样本的平均值是否存 在显著性差异。
VS
详细描述
两独立样本t检验,也称为两组独立样本t 检验,是统计学中常用的方法之一,用于 比较两个独立样本的平均值是否存在显著 差异。这种方法常用于比较不同组对象的 数据、不同条件下的独立测量等。通过计 算t统计量,我们可以判断两组独立样本 的均值是否存在显著差异,从而推断不同 组别或条件对数据的影响。在进行两独立 样本t检验时,需要注意样本来自的总体 是否具有方差齐性和正态分布等统计假设 ,以确保检验结果的准确性和可靠性。
t检验的适用范围
• t检验适用于样本量较小、数据分布情况未知或总体标准差未知的情况。在预防医学领域,t检验常用于比较两组人群的生理 指标、行为习惯等计量资料的差异。
t检验的假设条件
• 假设条件包括:样本数据来自正态分布总体、总体 方差齐性、独立样本等。在进行t检验之前,需要检 验样本数据是否满足这些假设条件,以确保统计推 断的准确性。

第7章思考与练习

第7章思考与练习

第七章 假设检验【思考与练习】一、思考题1.解释零假设与备择假设的含义。

2.简述假设检验的基本步骤。

3.举例说明单侧检验与双侧检验的选择。

4.解释I 型错误、II 型错误和检验效能,并说明它们之间的关系。

5.简述假设检验与置信区间估计的联系。

二、案例辨析题为了比较非洛地平与常规药物治疗高血压的疗效差异,某医生随机抽取100名原发性高血压患者,分别测量患者接受非洛地平治疗前后的血压差值,计算得其21.5X =mmHg ,8.0S =mmHg 。

现已知常规药能使高血压患者的血压平均下降20mmHg 。

该医生对其进行了t 检验,零假设是μμ0=,备择假设是μμ0≠,检验水准0.05α=。

计算得 1.875t =,按100ν查t 界值表,得0.10P 0.05<<,故接受0H ,认为非洛地平与常规药物治疗高血压的疗效无差别。

你认为该结论正确吗?请说明理由。

三、最佳选择题1.比较两药疗效时,下列可作单侧检验的情形是A .已知A 药与B 药均有效 B .已知A 药与B 药均无效C .已知A 药不会优于B 药D .已知A 药与B 药差不多好E .不知A 药好还是B 药好 2.假设检验的基本步骤是A .计算检验统计量、确定P 值、做出推断结论B .建立无效假设、建立备择假设、确定检验水准C .建立无效假设、计算检验统计量、确定P 值D .确定单侧检验或双侧检验、选择t 检验或Z 检验、估计I 型错误概率和II 型错误概率E.建立检验假设和确定检验水准、计算检验统计量、确定P值并做出统计推断3.假设检验时,若检验水准α=0.05,则下列关于检验结果的说法正确的是A.若P<0.05,则不拒绝H,此时可能犯II型错误B.若P<0.05,则拒绝H,此时可能犯II型错误C.若P<0.05,则不拒绝H,此时可能犯I型错误D.若P>0.05,则拒绝H,此时可能犯I型错误E.若P>0.05,则不拒绝H,此时可能犯II型错误4.假设检验时,所犯II型错误概率最小的检验水准α为A.0.01 B.0.025 C.0.05D.0.10 E.0.205.有关两样本均数的比较,检验统计量t越大A.说明总体参数差别越大B.说明总体参数差别越小C.说明样本统计量差别越大D.说明样本统计量差别越小E.越有理由认为两总体参数不等6.在样本均数与已知总体均数比较的t检验中,结果 3.24t=,0.05/2,2.086tν=,0.01/2,2.845tν=,按检验水准0.05α=,可认为此样本均数A.与该已知总体均数不同B.与该已知总体均数差异很大C.所对应的总体均数与已知总体均数差异很大D.所对应的总体均数与已知总体均数相同E.所对应的总体均数与已知总体均数不同7.下列关于单侧检验和双侧检验的说法正确的是A.采用单侧检验更好B.采用双侧检验更好C.采用单、双侧检验都无所谓D.根据专业知识确定采用单侧检验还是双侧检验E.根据检验统计量的计算结果确定采用单侧检验还是双侧检验8.样本均数与已知总体均数比较的t检验时,P值越小说明A.样本均数与已知总体均数差别越小B.样本均数与已知总体均数差别越大C.样本所对应的总体均数与已知总体均数差别越大D.越有理由认为样本均数与已知总体均数不同E.越有理由认为样本所对应的总体均数与已知总体均数不同9.下列关于I型错误概率α和II型错误概率β的说法不正确的是A.当样本量确定时,α越小,β越大B.当样本量确定时,α越大,β越小C.欲减小犯I型错误的概率,可取较小αD.欲减小犯II型错误的概率,可取较大αE.若样本含量足够大,可同时避免犯这两型错误四、综合分析题1.已知服用某种营养素一个疗程后,受试者某项生化指标平均增加52个单位。

心理统计学_03统计推断的基本原理与T检验理论

心理统计学_03统计推断的基本原理与T检验理论
心理统计学
统计推断的基本原理
统计推断概述 抽样分布 总体平均数的估计 假设检验的基本原理
2020年7月13日4时27分
统计推断概述
1.统计推断的意义
——对不可能获得的总体,能对其各种分布性质作 出一定可靠程度的估计和推测
(1)总体不能直接观测,通过统计推断可对其进行估 计和推测
(2)统计推断与演绎推理的区别 (3)统计推断的可靠性程度非常高
H0:μ = μ0
∵ μ 的点估计量为 X ,且 X =84.39
∴ μ > μ0 问题:可以这样推论吗?为什么? 提示:如果没有抽样误差,是可以这样进行推
论的,即:
∵μ =X ,且 X =84.39
∴ μ > μ0
2020年7月13日4时27分
分析
知识准备:
从正态总体 N(μ,σ2) 中随机抽取容量为 n 的样本,其 样本平均数服从:
2.统计推断的前提:
——随机取样 抽样范围 抽样方法(简单随机取样、分层随机取样等) 样本容量
——确保样本的代表性(间接指标:样本的标准误)
2020年7月13日4时27分
统计推断概述
3.统计推断的内容
(1)参数估计:根据样本统计量去估计总体参数
1)点估计:直接用样本统计量的值作为总体参数的估计值 2)区间估计:在一定的可靠性程度上估计总体参数所在的范 围
(例子:实验性抽样分布)
2.关于平均数抽样分布的定理
从正态总体N(μ,σ2)中随机抽取容量为 n 的样本,
其样本平均数标服准从误::某种统计量在抽样 分布上的标准差。
(样本平均数的标准误)X~N,n
2
2020年7月13日4时27分
抽样分布
3.样本平均数与总体平均数离差统计量的形态

抽样推断-37页PPT文档资料

抽样推断-37页PPT文档资料

x :抽样平均数的抽样误极差限 p : 抽 样 成 数 的 抽 样 极 限差误
x

xX
xXx
x
x
P pP ppPpp
26
(xx,xx)或( pp,pp)称为置. 信区
23.09.2019
第二节 抽样误差 五、抽样误差的概率度
用 除以 (或者 除 用以 ),得到 t, t数 就值 称
样本又称子样,是从全及总体中随机抽取出来,作为代表 这一总体的那部分单位组成的集合体,一般用n表示。
总 体N (唯一)
7
样 本n (非唯一)
23.09.2019
第一节 统计推断概述 四、抽样推断中的基本概念
(二)总体指标和样本指标
总体指标是根据总体各单位的标志值或标志 特征计算的,反映总体数量特征的综合指标, 称为全及指标,由总体各单位的标志值或标 志特征所决定,全及指标的指标值是确定的, 唯一的,所以又称为参数。
15
23.09.2019
不同抽样方法的样本个数
重复抽样
考虑顺序 BnN=Nn
抽样方法
不考虑顺序 D n N C n N n 1 ( N n 1 ) n N ! n ( 2 ) N
不重复抽样
考虑顺序 A n N N ( N 1 ) ( N n 1 )
n
d.可以通过调整样本单位数n来控制抽样平均误差。
23
23.09.2019
第二节 抽样误差
抽样平均误差的计算
重复抽样
不重复抽样
样本平均数 的平均误差

2

x
nn
2 (1n)
x
nN
样本成数 的平均误差

第7章 假设检验例题与习题

第7章 假设检验例题与习题
备择假设的方向为“<”(废品率降低)
建立的原假设与备择假设应为
H0: 2% H1: < 2%
单侧检验
(原假设与备择假设的确定)
某灯泡制造商声称,该企业所生产的灯泡的平均使用寿 命在1000小时以上。如果你准备进一批货,怎样进行检 验
▪ 检验权在销售商一方
▪ 作为销售商,你总是想收集证据证明生产商的说法(寿 命在1000小时以上)是不是正确的
决策:
在 = 0.05的水平上不拒绝H0
结论:
不能认为制造商的产品同他所说的标准不 相符
适用的数据类型
数据
数值型数据
品质数据
离散数据
连续数据
一个总体比例的检验
(例题分析)
【 例 】 一 项 统 计 结 果 声 称 ,
某市老年人口(年龄在65岁以 上)的比重为14.7%,该市老 年人口研究会为了检验该项统
品的使用寿命是否有显著提 高?(=0.05)
单侧检验
H0: 1020 H1: > 1020 = 0.05 n = 16 临界值(s):
拒绝域
0.05
0 1.645 Z
检验统计量:
z = x 0 = 1080 1020 = 2.4 n 100 14
决策:
在 = 0.05的水平上拒绝H0
第2步:选择“函数”点击,并在函数分类中点 击“统
计” ,然后,在函数名的菜单中选择字

“TDIST”,确定
第3步:在弹出的X栏中录入计算出的t值3.16
在自由度(Deg-freedom)栏中录入9
在Tails栏中录入2,表明是双侧检验(单

单侧检验!
【例】一个汽车轮胎制造商声
称,某一等级的轮胎的平均寿命 在一定的汽车重量和正常行驶条 件下大于40000公里,对一个由20 个轮胎组成的随机样本作了试验, 测得平均值为41000公里,标准差 为5000公里。已知轮胎寿命的公 里数服从正态分布,我们能否根 据这些数据作出结论,该制造商

高中数学中的统计推断知识点总结

高中数学中的统计推断知识点总结

高中数学中的统计推断知识点总结统计推断是数学中的一个重要分支,通过样本数据对总体进行推断,从而更好地了解总体的特征和性质。

本文将对高中数学中的统计推断知识点进行总结和讲解,以帮助读者更好地理解和掌握这一领域的内容。

一、总体与样本在统计推断中,我们首先需要了解总体和样本的概念。

总体是我们研究的对象的全体,而样本则是从总体中选取的一部分个体或观察值。

我们通过对样本的研究,来推断总体的性质。

二、抽样方法对于统计推断,合理的抽样方法是非常重要的。

常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

随机抽样是一种能够保证样本具有代表性的抽样方法,通过随机选择样本,减小了抽样误差。

三、抽样分布与抽样分布的特性在进行统计推断时,我们需要了解抽样分布与抽样分布的特性。

根据中心极限定理,当样本容量足够大时,样本均值的抽样分布近似为正态分布。

而样本比例的抽样分布则近似为二项分布。

这些抽样分布的特性对于进行统计推断非常重要。

四、点估计点估计是将样本的统计量(如均值、比例等)作为总体参数的估计值。

常用的点估计方法包括样本均值估计总体均值、样本比例估计总体比例等。

点估计是统计推断的基础,但需要注意的是,点估计存在一定的误差。

五、区间估计区间估计是点估计的延伸,通过对总体参数的估计给出一个置信区间,以反映估计的不确定性。

一般情况下,我们使用样本统计量加减一个适当的误差边界来构造置信区间,常见的有均值置信区间和比例置信区间等。

六、假设检验假设检验是统计推断中常用的方法之一,它通过对样本数据进行分析,判断某个假设是否成立。

在进行假设检验时,我们首先提出原假设和备择假设,然后根据样本数据计算检验统计量,并进行检验决策。

常见的假设检验方法有单样本均值检验、双样本均值检验、单样本比例检验等。

七、参数检验与非参数检验根据总体分布的已知与否,假设检验可以分为参数检验和非参数检验。

参数检验是在对总体分布有一定了解的前提下进行的检验,常见的有正态总体均值检验、正态总体比例检验等。

参数检验T检验

参数检验T检验

三、检验结论(例题ZKD004.SAV) 在输出报告中可以显示两部分内容: 表一: One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 22 161.0909 1.7971 .3831 表一计算了变量的有效个案数,平均值,标准差和标准误。 表二: Test Value = 162 t df Sig. (2-tailed) Mean 95% Confidence Difference Interval of the Difference Lower Upper-2.373 21 .027 -.9091 -1.7059 -.1123 表二计算了变量的T值,自由度,双侧显著度水平,均值与检验值 的差,置信区的范围。 置信区的上边界: Test Value + Upper= 162 -.1123 置信区的下边界: Test Value + Lower = 162 -1.7059
σ
σ
单样本的T检验 单样本的T检验(One-sample T Test)用于将某一个变量的均 值与特定的值进行比较,检验其差异的显著程度。 H0假设样本均值与设定的检验值差异不显著。 一、检验条件 变量的取值应当满足正态分布。 二、操作步骤 执行 [Analyze][Compare Means][One-Sample T Test] 检验变量移动到:Test Variables窗口 在Test value中输入检验值。 “Options”中可以设置: 置信区Confidence:例如95%(缺省值) 缺失值Missing Value: Exclude cases analysis by analysis variable表示排除在做 统计分析的变量中含有缺失值的个案。 Exclude cases listwise表示排除在检验变量列表中开列的变 量中含有缺失值的个案。

7 统计推断

7  统计推断

两均数差异越大,β值越小。
如何选择合适的α值
若一个试验耗费大,可靠性要求高,不允许反复, 那么α值应取小些;当一个试验结论的使用 事关重大,容易产生严重后果,如药物的毒 性试验,α值亦应取小些。
对于一些试验条件不易控制,试验误差较大的试
验,可将α值放宽到0.1,甚至放宽到0.25。
否定域 接受域 否定域
在提高显著水平,即减小α值时,为了减小犯Ⅱ 型错误的概率,可适当增大样本含量。增大 样本含量可以同时降低犯两类错误的可能性。
三、双侧检验与单侧检验 (一)双侧检验 (two-sided test)HA:μ 1≠μ
2
目的在于判断有无差异,不 考虑谁大谁小。此时,在α 水平上否定域为(-∞,- t )和[ t ,+∞],对称地 分配在t分布曲线的两侧尾部,每侧的概率为α/2,
接合原问题做出明确、合理的解释。
第二节 单个样本平均数的差异显著性检验
一、 σ 已知 u-test
备择假 设HA 检验 类型 拒绝域
u u 或 u u(双侧)
2
零假设 检验统计量 H0
μ=μ0
u

x n
μ≠μ0 双侧 μ>μ0 上侧位 μ<μ0 下侧位
u u u u
实际问题要求μ0等于多少。
(二) 备择假设(alternative hypothesis)
在拒绝H0的情况下,所有可供选择的假设就称
为备择假设,记为HA 。比如H0:μ=μ0,则备择
假设包括:HA:μ1≠μ2,HA: μ>μ0及HA:μ<μ0三
种. 备择假设是在无效假设被否定时准备接受 的假设。
差已知,可用u检验: 1. 建立假设 H0:μ=μ0 ,HA:μ>μ0(上侧检验) 2.选择显著水平: α=0.05
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选择题
6、对于两样本t检验,要求资料满足_____ A、 独立并且服从正态分布 B、方差齐性并且独立 C、方差齐性、独立、大样本
√D、方差齐性、独立、并且每组资料分别满足 正态分布或大样本。
7、如果样本资料满足配对t检验条件,则样 本量为n的配对检验统计量________
A、t服从正态分布
B、t服从自由度为n-1的t分布
√C、H0为真时,t服从自由度为n-1的t分布
D、H1为真时,t服从自由度为n-1的t分布
8、如果样本资料满足两样本t检验条件,则对于 双侧假设检验,_____
A. |t| ≥t0.05/2,υ是一个小概率事件 B. P≤α是一个小概率事件
C. 对于H0为真而言, |t|<t0.05/2,υ是一个小概 率事件
试判断两地生活饮用水的细菌总数是否有差别?
(1)建立检验假设,确定检验水准 H0: λ1=λ2,即………相同; H1: λ1≠λ2,即………不同;
α=0.05 (2)计算检验统计量 根据正态分布有:
Z
X1 X2 X1 X2 n1 n2
X1 X2 n1 n2
X1 n12

X2 n22
π0
已知样本
Sample p

Population
π
图示:两样本
已知样本1
Sample1 p1
已知样本2
Sample2 p2
Population
π1
? Population π2
Population
π
一、二项分布假设检验
率的比较: (一)单个样本率与已知总体率
正态近似法;直接计算概率法 【置信区间估计法(第六章) 】
----单位数相同时
例 对甲乙两种饮料做细菌学检测,各取1mL样品进 行细菌培养,甲饮料培养细菌40个,乙饮料培养 细菌33个。
试比较两种饮料中细菌数有无差别?
(1)建立检验假设,确定检验水准 H0: λ1=λ2,即………相同; H1: λ1≠λ2,即………不同; α=0.05
(2)计算检验统计量 根据正态分布有:
(二)两个样本率的比较 正态近似法;卡方检验(第九章)
【置信区间估计法(第六章) 】
(一)单样本率与已知总体率比较
例7 据以往资料显示,新生儿染色体异常率一般为
1%。2010年抽取了某医院出生的400名新生儿,发 现 1 例染色体异常。
问该地新生儿染色体异常是否低于以往资料?
方法:直接计算概率法
(1)建立检验假设,确定检验水准
统计分析 统计推断
统计指标 数据分布 统计图表
参数估计
假设检验
定性 资料
单样本
两样本
多样本
4
第九章
本章主要内容
第一节 单个总体均数 第二节 两个总体均数 第三节 两个总体方差 第四节 单个总体率 第五节 两个总体率 (二项分布、POISSON分布)
5
图示:总体与样本(单样本检验)
已知总体
Population
3.780
(3)作出统计推断 本例Z=3.780, P<0.05, 在α=0.05水准上,拒绝H0 ,差异有统计学意义。 可认为两地生活饮用水的细菌总数有差别。
练习题:一、是非题
√ 1、犯第一类错误只会发生在拒绝H0的情况下。
√ 2、对于H0为真的情况下,出现拒绝H0的概率与样 本含量n无关
血症状。现某医生观察65岁以上胃溃疡病人152例, 其中48例发生胃出血,占31.6%。
问老年胃溃疡病患者是否较一般胃溃疡病患者易 发生胃出血。
方法:正态近似法
判断:分布;具体条件
(1)建立检验假设,确定检验水准 H0:π=π0=31.6%,即老年胃溃疡出血率与一般胃 溃疡出血率相同 ; H1:π>π0= 31.6% ,即老年胃溃疡出血率高于一般 胃溃疡患者; 单侧 α=0.05
Z
X1 X2
X1 X2
n12
n22
X 1 X 2 0.819 X1 X2
(3)作出统计推断 本例Z=0.819, P>0.05, 在α=0.05水准上,不拒绝H0 ,差异无统计学意义。 还不能认为两种饮料中的细菌总数有差别。
----单位数不同时

某研究者为比较两地生活饮用水的水质差异,对 A地生活饮用水进行了3次水质监测,发现1mL含细菌 总数分别为45、60和70;对B地进行了2次检测,发现 1mL含细菌总数分别为40和35 。
B. 0.01
C. 0.20 D. 0.005
E. 0.10
练习题
3.在两均数t检验中,其无效假设为:
A.两个总体均数不同 B.两个样本均数不同 C.两个总体均数相同 D.两个样本均数相同 E.以上均不对
练习题
4.两小样本均数比较时,已知n1和n2不等,
两总体方差不齐,但服从正态分布的资料, 可考虑
判断服从什么分布,具体条件 (以万为单位, λ=65>20)
方法:正态近似法
(1)建立检验假设,确定检验水准
H0: 0 ,即污染地区该疾病发生率与一般人群
相同
H1: 0 ,即污染地区该疾病发生率高于一般人
群;
单侧α=0.05
(2)计算检验统计量 根据正态分布有:
Z X 0 96 65 3.72
方法:直接计算概率法
(1)建立检验假设,确定检验水准 H0:π=π0=1/万,即……等于……; H1:π<π0=1/万,即……低于以往……; 单侧α=0.05
(2)计算概率值 根据poisson分布有:
P( X 3) P( X 0) P( X 1) P( X 2) P( X 3) ........ 0.0103
(二) 两个样本率比较
例 某医院肿瘤科近年开展乳腺癌手术治疗,观察满5年
者共计131例,其中: 单纯手术治疗组观察n1=84例,存活X1=57例,存
活率p1=67.9%, 联合治疗(手术+术后化疗)组观察n2=47例,存活
X2=39例,存活p2=83.0%, 问两组存活率有无差别?
方法:正态近似法;卡方检验(第九章)
(0.99)400

C1 400
(0.01)1
(0.99)399
0.0180 0.0725
0.0905
(3)作出统计推断
本例P=0.0905 > α=0.05, 在α=0.05水准上,不拒绝H0 ,差异无统计学意
义。 尚不能认为该地新生儿染色体异常低于一般。
例 根据以往经验,一般胃溃疡病患者有20%发生胃出
A. 平方根反正弦转换 B. 平方根转换 C. 倒数转换 D. 三角函数转换 E. 对数转换
三、思考题
• 简述选择单侧检验还是双侧检验的原则。 • 简述配对t检验的基本分析步骤 • 简述假设检验的两类错误 • 假设检验与置信区间的关系 • 选择假设检验方法的条件,各种假设检验方法 • 假设检验的功效估计
0
65
(3)作出统计推断
本例Z=3.72>Z0.01=2.33,P<0.01, 在α=0.05水准上, 拒绝H0 ,差异有统计学意义。 可认为污染地区该疾病发生率高于一般人群 。
(二) 两个样本率比较
两个样本计数分别为X1和X2, 当X1和X2均较大时,(一般要求:
X1≥20且X2 ≥20)时, 可采用正态近似法进行比较。
√D.对于H1为真而言, P≤α不一定是一个小概率 事件
9、关于假设检验,下列哪个说法正确:
A、单侧检验优于双侧检验
B、采用单侧检验还是双侧检验取决于检验统计 量的取值大小
√C、若P>α,应不拒绝H0
D、若P<α,则接受H1可能犯第二类错误。
练习题 二、选择题
10. 服从Poisson分布的资料转换成正态分布时 适用的方法是( )
√ 检验效能就越高
8、在两样本t检验中,P<0.05与两个总体均数之差
√ 的95%置信区间不包含0是同时成立的。
9、对于两样本双侧t检验,P<0.05与检验统计量
√ |t|>t0.05/2,υ是等价的。
10、在单样本t检验中,H0:μ=μo,H1:μ≠μ0,
√ α=0.05;当p>0.05时,对应μ的95%置信区间包
方法:正态近似法(两样本含量大)
(1)建立检验假设,确定检验水准 H0:π1=π2,即两总体存活率相等 ; H1:π1≠π2,即两总体存活率相等 ;
α=0.05 (2)计算检验统计量 根据正态分布有:
Z p1 p2
0.679 0.830
1.874
S p1 p2
0.733 (1 0.733)(1/ 47 1/ 84)
3、符合配对t检验条件的资料也可以用成组t检验进
× 行统计分析,只是检验效能可能低一些。
4、样本含量较大时,成组t检验可以忽略方差齐性
的要求。
×
是非题
× 5、大样本资料的配对t检验要求方差齐性
6、在资料的正态性检验中,如果p<α,则推断
× 该资料服从正态分布。
7、在假设检验中,对于同一样本资料,α越大,
(3)作出统计推断 本例P=0.0103 < 0.05 在α=0.05水准上,拒绝H0 ,差异有统计学意义。 可以认为现在该地区胃癌发病率低于以往发病率。
例6-9 已知某种非传染性疾病在一般人群中的发生率为
65/万。为评估污染地区该疾病发生率是否高于一般 人群,某研究者随机抽查了该污染地区1万人,有95 人发病。 试作统计推断。
(3)作出统计推断
Z=1.874 < Z0.05/2= 1.96 ; P > 0.05,
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