【2019-2020年整理】管理统计学第3章--非参数假设检验
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配对样本可以是同一研究对象分别给 于两种不同处理的效果比较的观察值; 或,同一研究对象处理前后的效果比 较的观察值。
配对样本示例
例:某种干电池,在一定温度下存放之 后它的电压有可能升高也可能降低。我 们取10个样品做实验。数据如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 编号 存前电压 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 存后电压 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0
配对
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
得 实验组 分 对照组
X1 18 20 26 14 25 25 21 12 14 17 20 19 X2 14 20 23 12 29 18 21 10 16 13 17 25
解:(1)建立假设。H0 :颜色教学无显著效果; H1 :颜色教学有显著效果 (2)求差数并记符号,差值计算列于下表。 由表可知,n+=7, n-=3,于是,m=n++n-=10。将n+ 和n-中的较小者记为K,K=3。 (3)统计推断 根据m=10,查符号检验表找临界值,K0.05(10)=1, 而K> K0.05(10),不显著。即,接受原假设,认为: 颜色教学无显著效果。
Mann-Whitney秩和检验法(序号和检验法) 3.1.4 两个总体分布的非参数检验小结
实际问题中,经常要检验两种不同的 处理方法效果是否相同。 例如,比较在不同钻机、不同操作人 员、不同地质条件下,钻机效率是否相同 等等。
诸如此类问题是对两个总体的分布是 否相同的检验。本章主要介绍两种简单易 行的方法:“符号检验法”和“秩和检验 法”。
这两组观察数据即为配对样本。
例:为了探索长跑对学生体质发展的影响, 随机抽取同年龄男生8名,经5个月长跑训 练,观测训练前、后心脏功能是否有所增强, 用晨脉这个指标来反映,训练前、后的晨脉 测试结果如下表,问长跑对晨脉的影响有无 显著意义?
训练前、后晨脉数据表 单位:次/分钟
编 号 训练前 训练后
1. 小样本情况下,正负号个数检验法的处理 (方法二)
(1)建立假设 零假设H0 : F ( x ) G( y ) 备择假设H1 :F ( x ) G( y ) (2)计算差值d并赋予符号
d=xi-yi
d>0,记为“+”,总个数记为n+ d<0,记为“-”, 总个数记为nd=0, 记为“0”, 总个数记为n0 m= n++ n检 验 的 统 计 量 为 K , K 为 n+ 、 n- 中 的 较 小 者 , 即
1 70 48
2 66 54
3 56 52
4 63 62
6 56 55
7 58 54
8 47 45
这两组观察数据即为配对样本。
例:现有18名学生按身体条件大体相近配成 9对,并用随机分组将他们分为甲、乙两组, 由一位教师采用不同的教法执教一年,一年 后测得她们的平衡术成绩(见下表),问两 种不同教法的效果是否有显著差异?
H1,两个试验处理差异极显著。
符号检验统计判断规则
K与临界值的比较 K> K0.05(m) P值 P>0.05 显著性 不显著
K0.01(m)<K≤K0.05(m) K≤K0.01(m)
0.01<P≤0.05 P≤0.01
显著 极显著
例:研究人员将三岁儿童经配对而成的 实验组进行颜色试验教学,对照组不进 行此种教学。后期测验得分如下表。问 颜色教学是否有显著效果?已知K0.05(10)=1。
配对
得 实验组 分 对照组
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12
X1 18 20 26 14 25 25 21 12 14 17 20 19 X2 14 20 23 12 29 18 21 10 16 13 17 25
+ 0 + + + 0 + + + -
差数符号
练习∶
某研究测定了噪声刺激前后15只羊的心率,结果 见下表。问噪声对羊的心率有无显著影响? 已知, K0.05(15)=3 , K0.01(15) = 2 。
1, xi yi Ai 0, xi yi
于是 A=A1+A2+...+An服从二项分布
即,在H0:F(x)=G(y)的假设下,可以把抽样 过程看成一个近似的贝努利实验,服从B(m,p) 分布。
1. 小样本情况下,正负号个数检验法的处理 (方法一)
如果实际的“xi-yi>0 的个数n+”在(k1,k2)中,就接受H0:p=0.5 (即F(x)=G(y)),否则,拒绝H0,认为p≠0.5,即F(x)≠G(y)。
第3章 非参数假设检验(分布检验)
3.1 两个总体分布的非参数假设检验 3.1.1 检验两个总体的分布是否相同的第一种方法: 符号检验法(正负号个数检验法)
3.1.2 检验两个总体的分布是否相同的第二种方法:
Wilcoxon秩和检验法(序号和检验法)
3.1.3 检验两个总体的分布是否相同的第三种方法:
K=min{n+,n-}
(3)统计推断
由m查表得临界值K0.05(m),K0.01(m),作统计推断:
如果K>K0.05(m),即P>0.05,则不能否定HO,
两个试验处理差异不显著;
如果K0.01(m)<K≤K0.05(m),即0.01<P≤0.05,则 否定HBiblioteka Baidu,接受H1,两个试验处理差异显著; 如果K≤K0.01(m),即P≤0.01,则否定HO,接受
一年后甲、乙两组平衡术成绩表
3 4 5 6 7 8 9 配对号 1 2 甲 组 8.7 9.3 8.2 9.0 7.6 8.9 8.1 9.5 8.4
乙 组 7.8 8.2 8.4 8.1 7.9 8.0 8.2 8.1 6.8
这两组观察数据即为配对样本。
令xi>yi的事件为Ai ,其取值为1,0
3.1 两个总体分布的非参数假设检验
3.1.1 检验两个总体的分布是否相同的第一 种方法:符号检验法(正负号个数检验法)
配对样本
配对样本的概念及属性
配对样本:按某些重要特征相近的原 则,可将两样本中的每一个体配成对 子,这两组样本称为配对样本。
配对样本的属性: 1)两样本的观察数量应相同; 2)两样本观察顺序不能各自独立地 颠倒。