试论计数资料的假设检验(ppt 26页)

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第6章 假设检验 《统计学概论》PPT课件

第6章 假设检验 《统计学概论》PPT课件

显著性水平和拒绝域(双侧检验 )
抽样分布
拒绝H0
/2
1 -
置信水平 拒绝H0
/2
临界值
0
临界值
样本统计量
显著性水平和拒绝域(双侧检验 )
抽样分布
拒绝H0
/2
1 -
置信水平 拒绝H0
/2
临界值
0
临界值
样本统计量
显著性水平和拒绝域( 左侧检验 )
抽样分布
拒绝H0
置信水平
1 -
临界值
0
样本统计量
显著性水平和拒绝域(左侧检验 )
0.025
P值
检验统计量:
0.025
0
Z x X 0 =1050 1000 =2.5 n 100 25
P值 =2 P{Z≥2.5} =2×0.0062=0.0124
检验统计量 的观察值
结论:P值< =0.05,
所以应该拒绝H0
5-42
假设检验的两种判断方法的比较
样本
检验统计 量观察值
给定显著 性水平
z X 0 / n
z 检验
常用 统计量
t X 0
S/ n
F
2
(n 1)S 2
(n1 1)S122
12
(n2 1)S22
S12 S22
2 2
t 检验
χ 2检验
F检验
第三步:确定显著水平α的值,查相应的分 布表得其临界值以及拒绝域。
第四步:进行显著性判别。
假设检验结论的表述
假设检验结论的表述
平)
检验的显著性水平是事先设定的拒绝原假设时所犯错误的概率 的最大允许值。
P值是根据观察样本实际计算的拒绝原假设时所犯错误的概率值。

数理统计之假设检验ppt课件

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z2 z0.025 1.96;
x0
575.2570
5.2 102.0551.96
n 8 10
8
这说明小概率事件竟在一次试验中发生了,
故拒绝H0,可以接受H1。 即认为折断力大小有差别
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15
已知 X~N(,2), 2 已知,检验假设
H 0: 0 H 1: 0的过程分为六个步骤:
由样本算得 x543.5, s27.582 查表 t2(n1)t0.02 (4 5)2.776 这里 |t||543549|1.77t0.02(54)2.776
7.58/ 5 接受H0。新罐的平均爆破压力与过去无显著差别。
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31
例6 某工厂生产一种螺钉,标准要求是长度是32.5毫米,
假设的决定。 ❖ 基本思想(规则或前提)
小概率事件在一次试验中几乎不会发生。
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4
带概率性质的反证法 通常的反证法设定一个假设以后,如果出现的 事实与之矛盾,(即如果这个假设是正确的话,出现 一个概率等于0的事件)则绝对地否定假设.
带概率性质的反证法的逻辑是: 如果假设H0是正确的话,一次试验出现一个 概率很小的事件,则以很大的把握否定假设H0.
❖ 2 在H0成立的前提下,选择合适的统计量,这个统 计量要包含待检的参数,并求得其分布;
❖ 3 给定显著性水平 ,按分布写出小概率事件及其
概率表达式;
❖ 4 由样本计算出需要的数值;
❖ 5 判断小概率事件是否发生,是则拒绝,否接受
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9
二 单个正态总体参数的假设检验
一、总体均值 的假设检验
2
z x
2
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《假设检验检验》课件

《假设检验检验》课件
《假设检验检验》PPT课 件
数据分析中的假设检验
什么是假设检验
假设检验是一种统计方法,用于通过样本数据来推断总体参数的性质。它可以帮助我们判断一个观察结 果是由偶然因素引起的,还是真实存在的差异。
假设检验的步骤
1
2. 选择检验统计量
2
选择适合问题的检验统计量,如t值、
z值等。
3
4. 计算统计量
4
利用样本数据计算检验统计量的值。
5
6. 得出结论
6
根据决策,得出关于总体参数的结论。
1. 建立假设
确定原始假设和备择假设,描述总体 参数的状态。
3. 设定显著性水平
选择显著性水平,决定拒绝原始假设 的界限。
5. 做出决策
根据检验统计量的值和显著性水平, 决定是否拒绝原始假设。
常用的假设检验方法
单样本t检验
结论的解释
根据结果的解释,得出关于总体参数的结论,并提供相应的推论。
实例演示及应用场景
通过具体的实例演示,展示假设检验在各个领域的应用,如医学、市场研究、环境保护等。
总结与展望
假设检验是数据分析中重要的工具之一,它可以帮助我们做出科学的决策, 并推动各个领域的发展。未来,我们可以进一步研究和改进假设检验方法, 提高其效能和适用性。
用于比较一个样本的平均值 与已知值或者另一个样本的 平均值。
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的平 均值是否存在显著差异。
相关样本t检验
用于比较两个相关样本的平 均值是否存在显著差异。
如何解读假设检验结果
拒绝原始假设

接受原始假设
如果检验结果的p值大于等于显著性水平,我们接受原始假设。

《假设检验》PPT课件

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2 已知:z
x 0 n

~ N (0,1)

2008-2009
2 未知: z
x 0
s
n
~ N (0,1)
总体均值的检验( 2 已知)
【例】 一种罐装饮料采用自动生 产线生产,每罐的容量是 255ml,标准差为5ml。为检验 每罐容量是否符合要求,质检 人员在某天生产的饮料中随机 抽取了 40 罐进行检验,测得每 罐 平 均 容 量 为 255.8ml 。 取 显 著性水平=0.05 ,检验该天生 产的饮料容量是否符合标准要 求?
对总体参数的具体数值所作 的陈述
总体参数包括总体均值、
我认为这种新药的疗效 比原有的药物更有效!
比例、方差等
分析之前必需陈述
2008-2009
什么是假设检验?(hypothesis test)
1. 2. 3.
先对总体的参数 ( 或分布形式 ) 提出某种假设, 然后利用样本信息判断假设是否成立的过程 有参数检验和非参数检验 逻辑上运用反证法,统计上依据小概率原理
统计量的值落在拒绝域,拒绝H0,否则不拒绝H0 也可以直接利用P值作出决策

2008-2009
6.2 总体均值的检验


大样本的检验方法 小样本的检验方法
2008-2009
一个总体参数的检验
一个总体 均值
z 检验 t 检验
比例
z 检验
方差
2 检验
(单尾和双尾)
(单尾和双尾)
(单尾和双尾)
(单尾和双尾)
解: 研究者想收集证据予以证明 的假设应该是“生产过程不正常 ”。建立的原假设和备择假设为
H0 : 10cm H1 : 10cm

统计学试验假设检验PPT(完整版)

统计学试验假设检验PPT(完整版)
统计学试验假设检验
一、单个样本的统计假设检验
• σ已知时单个平均数的显著性检验——u检验
2)。在改善栽培条件后,随机抽取9粒,得平 均籽粒重 379.2g。若粒重标准差s仍为3.3g, 问改善栽培条件后是否显著提高了豌豆籽粒 重?
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添加数据
• σ未知时平均数的显著性检验——t检验
[例] 已知玉米单交种“群单105”的平均穗重m0= 300g。喷洒植物生长促进剂后,随机抽取9个果穗, 测得穗重为:308、305、311、298、315、300、 321、294、320g。问喷药后与喷药前的果穗重差 异是否显著?
若粒重标准差s仍为3. 问喷药后与喷药前的果穗重差异是否显著?
一、单个样本的统计假设检验 σ未知时平均数的显著性检验——t检验 3g,问改善栽培条件后是否显著提高了豌豆籽粒重? [例] 已知玉米单交种“群单105”的平均穗重m0=300g。 喷洒植物生长促进剂后,随机抽取9个果穗,测得穗重为:308、305、311、298、315、300、321、294、320g。 一、单个样本的统计假设检验
1(X2)
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二、两个样本的差异显著性检验 喷洒植物生长促进剂后,随机抽取9个果穗,测得穗重为:308、305、311、298、315、300、321、294、320g。
喷洒植物生长促进剂后,随机抽取9个果穗,测得穗重为:308、305、311、298、315、300、321、294、320g。 问喷药后与喷药前的果穗重差异是否显著?
问喷药后与喷药前的果穗重差异是否显著?
在改善栽培条件后,随机抽取9粒,得平均籽粒重 379. 标准差σ1和σ2未知,但σ1=σ2 —t 检验 若粒重标准差s仍为3.

数据分析方法2(2假设检验)课件PPT

数据分析方法2(2假设检验)课件PPT
么是小概率的标准。这要看具体应用的需要。但在一般的统计书 和软件中,使用最多的标准是在零假设下(或零假设正确时)抽 样所得的数据拒绝零假设的概率应小于0.05(也可能是0.01,0.005, 0.001等等)。
9
假设检验的过程和逻辑
这种事先规定的概率称为显著性水平(significant level),用字
如果小概率事件发生,是相信零假设,还是相信数据呢?当然 是相信数据。于是就拒绝零假设。但事件概率小并不意味着不 会发生,仅仅发生的概率很小罢了。拒绝正确零假设的错误常 被称为第一类错误(type I err有第一类错误,还有第二类错误;那是备选零假设 正确时反而说零假设正确的错误,称为第二类错误(type II error)。如要“接受零假设”就必须给出第二类错误的概率. 但对于目前面对的问题, 无法计算它.
4
假设检验的过程和逻辑
注意:零假设和备选假设在我们涉及的假设检验中并不对称。 检验统计量的分布是从零假设导出的, 因此, 如果有矛盾, 当然 就不利于零假设了。 不发生矛盾也不说明备选假有问题。
5
假设检验的过程和逻辑
检验统计量在零假设下,这个样本的数据实现值的概率称为
p-值(p-value)。显然得到很小p-值意味着小概率事件发生了。
假设检验
在假设检验中,一般要设立一个原假设;而设立该 假设的动机主要是企图利用人们掌握的反映现实世界的 数据来找出假设和现实的矛盾,从而否定这个假设。
1
假设检验
在多数统计教科书中(除了理论探讨之外),假设检验都是以 否定原假设为目标。如否定不了,那就说明证据不足,无法否定原 假设。但这不能说明原假设正确。
和临界值的大小。
13
假设检验的过程和逻辑
使用临界值而不是p-值来判断拒绝与否是前计算机时代的产 物。当时计算p-值不易,只有采用临界值的概念。但从给定的a
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关系为:样本量越大,功效越大,原有的差 异越容易检验出。
3.关于检验功效的错误说法,有: C
(A)当两组间客观差异增加,则检验功效提高 (B)适合于用参数检验的方法,采用非参数方 法会降低功效
(C)个体间的变异越大,检验功效越大
(D)样本含量一定,则配对设计比完全随机设 计具有较高的检验功效
(E)样本量增加,则功效得以提高
2.书上106页第6题:
第5题中样本满意率之差似乎不 小,但统计检验却不能拒绝总体满 意率相对的假设。如果调查人数和 满意人数扩大10倍,样本满意率不 变,此时却能够拒绝总体满意率相 等的假设。此事该如何解释?试从 功效的角度给以解释。
二项分布的近似正态分布的情况下,其 假设检验统计量为:
Z
P1P2
实习七 计数资料的假设检验
一、目的要求
• 1.理解二项分布和Poisson分布大样本 资料的 Z-检验方法。
• 2.理解影响功效的四要素及功效与四 要素的定量关系。
• 3.掌握不同设计类型资料的2检验方 法。
二、讨论内容
• 1.书上92页第4题:
用核素方法独立测定两份样品的放射 性,时间均为1分钟,X1=150,X2=120, 两总体均数是否相等?
2
bc bc
2

18 30 18 30
2
=3,
2 0 .05
,1 =3.84
P>0.05,因而不能拒绝零假设,可以认为两 种检测方法的阳性率相等。
• (2)H0:两种方法相互独立;H1:两种方 法不独立;α=0.05
因而拒绝零假设,可以认为两种检测方法不 独立。计算时还可用四格表的专用公式。
自由度为5,P=0.193,则可
认为这粒骰子是均匀的。
• 7.用两种方法检查已确定的乳腺癌患者
120名。甲法的检出率为60%,乙法检出 率为50%,甲乙两法阳性一致的检出率 为35%,问:(1)两种方法何者为优? (2)两种方法的检出结果是否有关系?
• (1)H0:两种方法检出率相等;H1:两种 方法检出率不相等;α=0.05,
PROC FREQ DATA=AAA; /*调用频数过程*/ TABLES A*B/CHISQ NOCOL /*TABLES定义列表的格式:行变量*列变量*/
/*CHISQ进行2检验*/
/*NOCOL表示不输出列百分比*/
CELLCHI2 NOPERCENT NOCUM;
/*CELLCHI2要求输出每个单元对总2统计量的贡
献*/
/*NOPEPCENT不输出单元百分数、频数百分数和 累积百分数*/ /*NOCUM不输出累积频数和累积百分数*/
WEIGHT COUNT; /*为分析指定COUNT为频数*/
RUN;
DATA A; input R C F1 F2 F3; cards;
1 1 81 1 172 1 2 83 14 8 2 1 19 10 12 2 2 32 18 68 ;
• 4.书上129页第1题
在2检验中,为什么只用2分布 的右侧尾部面积?
• 根据检验的表达式(6.3)式,如果H0:样 本来自理论分布成立,落入右侧尾部的可 能性小,而落入左侧尾部的可能性较大,
2值的极端值只可能出现在右侧,所以只
用右侧尾部面积。
• 5.书上130页第2题
一个工厂的保健医师打算研究 5 个 车 间 的 工 人 ( n1=n2=n3=n4 =n5=120)发病率p1, p2, p3, p4 及p5。 是否可以用2检验法对这5个车间 的发病率作比较? 请解释。
用微笑告诉别人,今天的我,比昨天更强。瀑布跨过险峻陡壁时,才显得格外雄伟壮观。勤奋可以弥补聪明的不足,但聪明无法弥补懒惰的缺陷。孤独是 每个强者必须经历的坎。有时候,坚持了你最不想干的事情之后,会得到你最想要的东西。生命太过短暂,今天放弃了明天不一定能得到。只有经历人生 的种种磨难,才能悟出人生的价值。没有比人更高的山,没有比脚更长的路学会坚强,做一只沙漠中永不哭泣的骆驼!一个人没有钱并不一定就穷,但没 有梦想那就穷定了。困难像弹簧,你强它就弱,你弱它就强。炫丽的彩虹,永远都在雨过天晴后。没有人能令你失望,除了你自己人生舞台的大幕随时都 可能拉开,关键是你愿意表演,还是选择躲避。能把在面前行走的机会抓住的人,十有八九都会成功。再长的路,一步步也能走完,再短的路,不迈开双 脚也无法到达。有志者自有千计万计,无志者只感千难万难。我成功因为我志在成功!再冷的石头,坐上三年也会暖。平凡的脚步也可以走完伟大的行程。 有福之人是那些抱有美好的企盼从而灵魂得到真正满足的人。如果我们都去做自己能力做得到的事,我们真会叫自己大吃一惊。只有不断找寻机会的人才 会及时把握机会。人之所以平凡,在于无法超越自己。无论才能知识多么卓著,如果缺乏热情,则无异纸上画饼充饥,无补于事。你可以选择这样的“三 心二意”:信心恒心决心;创意乐意。驾驭命运的舵是奋斗。不抱有一丝幻想,不放弃一点机会,不停止一日努力。如果一个人不知道他要驶向哪个码头, 那么任何风都不会是顺风。行动是理想最高贵的表达。你既然认准一条道路,何必去打听要走多久。勇气是控制恐惧心理,而不是心里毫无恐惧。不举步, 越不过栅栏;不迈腿,登不上高山。不知道明天干什么的人是不幸的!智者的梦再美,也不如愚人实干的脚印不要让安逸盗取我们的生命力。别人只能给 你指路,而不能帮你走路,自己的人生路,还需要自己走。勤奋可以弥补聪明的不足,但聪明无法弥补懒惰的缺陷。后悔是一种耗费精神的情绪,后悔是 比损失更大的损失,比错误更大的错误,所以,不要后悔!复杂的事情要简单做,简单的事情要认真做,认真的事情要重复做,重复的事情要创造性地做。 只有那些能耐心把简单事做得完美的人,才能获得做好困难事的本领。生活就像在飙车,越快越刺激,相反,越慢越枯燥无味。人生的含义是什么,是奋 斗。奋斗的动力是什么,是成功。决不能放弃,世界上没有失败,只有放弃。未跌过未识做人,不会哭未算幸运。人生就像赛跑,不在乎你是否第一个到 达终点,而在乎你有没有跑完全程。累了,就要休息,休息好了之后,把所的都忘掉,重新开始!人生苦短,行走在人生路上,总会有许多得失和起落。 人生离不开选择,少不了抉择,但选是累人的,择是费人的。坦然接受生活给你的馈赠吧,不管是好的还是坏的。现在很痛苦,等过阵子回头看看,会发 现其实那都不算事。要先把手放开,才抓得住精彩旳未来。可以爱,可以恨,不可以漫不经心。我比别人知道得多,不过是我知道自己的无知。你若不想 做,会找一个或无数个借口;你若想做,会想一个或无数个办法。见时间的离开,我在某年某月醒过来,飞过一片时间海,我们也常在爱情里受伤害。1、 只有在开水里,茶叶才能展开生命浓郁的香气。人生就像奔腾的江水,没有岛屿与暗礁,就难以激起美丽的浪花。别人能做到的事,我一定也能做到。不 要浪费你的生命,在你一定会后悔的地方上。逆境中,力挽狂澜使强者更强,随波逐流使弱者更弱。凉风把枫叶吹红,冷言让强者成熟。努力不不一定成 功,不努力一定不成功。永远不抱怨,一切靠自己。人生最大的改变就是去做自己害怕的事情。每一个成功者都有一个开始。勇于开始,才能找到成功的 路。社会上要想分出层次,只有一个办法,那就是竞争,你必须努力,否则结局就是被压在社会的底层。后悔是一种耗费精神的情绪后悔是比损失更大的 损失,比错误更大的错误所以不要后悔。每个人都有潜在的能量,只是很容易:被习惯所掩盖,被时间所迷离,被惰性所消磨。与其临渊羡鱼�
以一秒钟为观察单位,两总体的均数是 否相等?
当n1=n2=n时,公式4.35,
分子分母同乘以n,得
Z
x1x2 x1/nx2 /nLeabharlann Z x1x2n x1 x2
x1/nx2/nn
x1 x2
则得到公式4.31。因而对于观察单位相同的 两个样本无论是用公式4.35或公式4.31,其 结果是一样的。其前提为观察单位相同。 而 例 4.11 观 察 单 位 不 同 , 因 而 只 能 用 公 式 4.35。
P01P01/n11/n2
P0
n1P1 n2P2 n1 n2
当两样本率相同,而样本量为现在的十倍,
P1,P2不变时,P0因为分子分母同时扩大十 倍,其结果不变,因而Z值计算公式中,分 子不变,分母也只有 1/n11/n2变为原来的十 分之一,因而Z值也变为原来的 10 倍。使得 原来不能超过界值的Z,变成可以超过界值。 从功效的角度来说,检验的功效与样本量的
DATA B;
两种非独立样本比率相等检验
input f11 f12 f21 f22;
chisq=(ABS(f12-f21)-1)**2/(f12+f21);
p=1-PROBCHI(chisq,1);
cards; 172 8 12 68 ; proc print;
run;
作业:p106 4, p130 6 ,10
PROC print;
PROC FREQ; weight F1; tables R*C/chisq;
PROC FREQ; weight F2; tables R*C/chisq;
PROC FREQ; weight F3; tables R*C/chisq;
run;
两种 属性 分布 间独 立性 检验
三、电脑实验
1. c:\sas\sasdata \d06sas01.sas 2. c:\sas\sasdata \ex06.sas
OPTIONS PS=300; /*指定每页300行*/ DATA AAA; INPUT A B COUNT @@; CARDS; 1 1 679 1 2 134 1 3 983 2 1 416 2 2 84 2 3 383 3 1 2625 3 2 570 3 3 2892 ;
可以用2检验来对这5个车间的
发病率作比较。构建5×2列联表,计 算某个车间的患病人数和非患病人数, 可用计算公式计算。
• 6.书上130页第3题 :
一粒骰子有6面,分别刻有1,2,3,4,5 和6,共投掷60次,各数字出现的频 数如下,试评价这粒骰子是否均匀。
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