在前面的课程中我们已经了解了假设检验的基本思想并讨论了当总体分布为正态时关于其中未知参数的假设检验问题 . 又如某钟表厂对生产的钟进行精确性检查抽取100个钟作试验拨准后隔24小时以后进行检查将每个钟的误差(快或慢)按秒记录下来. 检验法是在总体X 的分布未知时根据来自总体的样本检验关于总体分布的假设的一种检验方法. 检验法皮尔逊证明了如下定理: 在F(x)尚未完
2×2列联表的一般形式(二)2×c列联表的独立性检验 2×c列联表是行因子的属性类别数为2列因子的属性类别数为c(c?3)的列联表其自由度d f = (2-1) (c -1) = (c-1)因为c?3所以自由度大于2在进行?2检验时不需作连续性矫正2×c表的一般形式见下表 【例】 分别统计了AB两个品种各67头经产母猪的产仔情况结果见下表问AB两品种的产仔构成比是否相同 合并结果
Click 2. 实际工作中需要了解样本观察频数(Observed frequency简记为O)是否与某一理论频数(Expected frequency简记为E)相符 判断样本观察频数(Observed frequency)与理论(期望)频数(Expected frequency )之差是否由抽样误差所引起 华中科技大学同济医学院 宇传华()制作华中科技大学同济医学院 宇传华()制
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添加标题第七章 分布检验和拟合优度检验第一节 K-S单样本检验其中 F0(x)是完全已知的分布函数即不含未知参数H0:F(x)=F0(x)??H1:F(x)≠F0(x)假设X1…Xn取自总体 F(x) 我们感兴趣的检验问题为:Glivenko于上世纪初证明了:这个结论启示我们对于上面的检验问题可以用统计量 由Glivenko定理知当原假设H0成立时统计量Dn的值应很小而当H1成立时Dn的值倾向
华中科技大学同济医学院 宇传华()制作第七章 总体分布的拟合优度检验Goodness of Fit Test for Distribution of Population2022427华中科技大学同济医学院 宇传华()制作为什么要知道总体分布1. 参数统计学推断方法(如t检验F检验)均以服从某一分布(如正态分布)为假定条件2. 实际工作中需要了解样本观察频数(Observed freque
第五章 拟合优度和独立性检验现在的问题是: 解决这类问题的工具是英国统计学家K.皮尔逊在1900年发表的一篇文章中引进的所谓 检验法.分布拟合的 的基本原理和步骤如下:理论频数使得一个总体 进行决策 根据显著性水平?和自由度(k-1)查出临界值??2 若?2>??2拒绝H0若?2<??2接受H0A2200结论:提出假
卡方检验内容卡方检验入门1配对设计两样本率比较的χ2检验2行列表的分析3确切概率法4卡方检验入门概 述卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用假设检验方法主要用于分类变量它基本的无效假设是:H0:行分类变量与列分类变量无关联H1:行分类变量与列分类变量有关联?=统计量 其中Ai是样本的计数Ti是在H0为真的情况下的理论数(期望值)卡方检验在H0为真时实际观察数与
在科研工作和牧业生产中我们经常会碰到许多质量性状方面的这些可以转化成率后使用 t-test 方法进行检验但这仅限于一个样本率与总体率的比较两个样本率间的比较除此之外我们还可以用 检验来完成检验工作特别当有多个样本进行比较时必须用 检验来完成当这一差值大到一定程度时我们就可以认为豌豆花的颜色是不受一对等位基因控制的可能是另外一种遗传模式但如何来界定这种相符或不相符当我们将这两个
??? ?? ??? ??一χ2检验概述χ2检验概述χ2检验概述χ2检验的基本公式三总体分布的拟合性检验341总体分布的拟合性检验(1)频数18这一步完成后数据库不发生任何变化只是晃动了一下也不出现结果窗口所有组对应的期望值都相同原假设为:这枚六面体是均匀分布的即每面出现的概率是相同的表的第二列为实际观察值出现的次数第三列为在原假设成立的条件下理论上点数应出现的期望频数第四列为观察频数与理论频数的
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