醫(yī)學(xué)]醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué) 第六章-文庫吧
2024-12-20 06:24 本頁面
【正文】 ),( 2/2/nuxnux ?? ?? ????nux ?? ?? 2/（ 1）總體均數(shù)的區(qū)間估計 1 σ 已知時 23 nsux /2/ ?? ?按正態(tài)分布的原理，總體均數(shù)的區(qū)間估計 )/,/( 2/2/ nsuxnsux ???? ??簡寫為 2 σ 未知時， n足夠大 24 【 例 】 已知某地 150名正常成人脈搏均數(shù) /分，標(biāo)準(zhǔn)差 /分，試估計該地正常成人脈搏總體均數(shù) 95%可信區(qū)間。 7 5 .3 4 )~( 7 1 .7 2 )1501 1 .3 01 .9 67 3 .5 3 ,1501 1 .3 01 .9 6( 7 3 .5 31 1 .3S7 3 .5 3 ,X150n0 . 0 5 / 2???????? 較大，解：25 根據(jù) t分布的原理，當(dāng) α= 時，有 95%的 t值在 , υ 到 , υ 間，即 P ( , υ t , υ )=，因此總體均數(shù)的 95%可信區(qū)間估計 nstxnstx /,/ ,2/,2/ ???? ??簡寫為 nstx /,2/ ?? ?3 σ 未知， n 不是很大 26 【 例 】 隨機(jī)抽取某地健康男子 26人，測得該樣本的血紅蛋白均數(shù)為 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 ，問該地健康男子血紅蛋白總體均數(shù)的 95%可信區(qū)間是多少 ? 解： ? ?? ?,251 25,2/????????? tn?27 (2) 總體率 π 的區(qū)間估計 ①樣本例數(shù) n較小時，特別是當(dāng) p接近 0或 1時，可用查表法（附表 5 百分率的可信區(qū)間）。 【 例 】 某衛(wèi)生防疫站隨機(jī)檢查某小學(xué)學(xué)生30人的糞便，發(fā)現(xiàn) 5人蛔蟲卵陽性，試問該校學(xué)生蛔蟲感染率的 95%可信區(qū)間是多少 ? 解：本例 n=30， X=5，查附表 5，得 6－ 35，即該校學(xué)生蛔蟲感染率的 95%可信區(qū)間為 6－ 35% 28 ② 樣本例數(shù) n足夠大，且樣本率 p和 (1p)都不太小時，如 np與 n(1p)都大于 5時，樣本率 p的抽樣分布近似正態(tài)分布， pp supsup ???? 2/2/ , ??npps p /)1( ??29 【 例 】 某地人群中隨機(jī)抽取 144人，檢查乙型肝炎表面抗原攜帶狀況得陽性率為 %，求該地人群的乙型肝炎表面抗原陽性率的 95%可信區(qū)間。按式 ()計算，當(dāng) P=%， n=144時 解： 總體率的 95%可信區(qū)間為 (?， +?) =(， ) ? ? % 2 4 ????PS30 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想與步驟 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想 什么是假設(shè)檢驗(yàn)（顯著性檢驗(yàn)）：對總體是否具備某種特征做出推斷。 我認(rèn)為中國人比日本人高 31 ? 假設(shè)是對總體特征 （ 總體參數(shù) ） 的一種看法 總體參數(shù)包括總體均值 、 總體方差 、 總體率等 分析之前必需陳述 事先對總體參數(shù)作出某種假設(shè) 然后利用樣本信息來判斷原假設(shè)是否成立 等總體率如總體均數(shù) %5,75 ?? ??32 采用邏輯上的反證法 反證法：要證明某個結(jié)論不成立 ， 先假定此結(jié)論成立 。 在假定此結(jié)論成立的前提下 ，若能推求出矛盾 （ 和已知條件矛盾 ， 或與公理 、 定理矛盾 ） ， 則說明原來的假定不成立 。 假設(shè)檢驗(yàn)是看是否與小概率原理矛盾 。 33 依據(jù)統(tǒng)計上的小概率原理 小概率原理：小概率事件在一次試驗(yàn)中實(shí)際上是不會發(fā)生的 例如：民航飛機(jī)失事是小概率事件，大家還敢坐飛機(jī)就是基于小概率原理 34 總體 ? ? ? ? ? ? ? 假設(shè)檢驗(yàn)的過程 （提出假設(shè) → 抽取樣本 → 作出決策） 抽取隨機(jī)樣本 均值 ?X = 20 ? ? 我認(rèn)為人口的平均年齡是 50歲 提出假設(shè) 拒絕假設(shè) ! 別無選擇 . 作出決策 35 某商家宣稱他的一大批雞蛋 “ 壞（變質(zhì)）蛋率為 1％ ” 。為了對這批雞蛋的質(zhì)量（即 “ 壞（變質(zhì)）蛋率為 1％ ” ）做出判斷，顧客與商家約定，從中隨機(jī)抽取5個做檢查。結(jié)果 4個 “ 好蛋 ” ， 1個 “ 壞蛋 ” 。根據(jù)這一檢查結(jié)果，幾乎任何一位顧客都會對 “ 壞（變質(zhì)）蛋率為 1％ ” 的廣告詞發(fā)生懷疑。 36 在 “ 壞（變質(zhì)）蛋率為 1％ ” 的前提下， 5個雞蛋樣品中出現(xiàn)一個壞蛋的機(jī)會很小的（概率為 ）發(fā)生機(jī)會很小的事件竟然在一次抽樣中出現(xiàn)了，人們懷疑前提條件（ “ 壞（變質(zhì)）蛋率為 1％ ” ）的真實(shí)性。這一思維上升到統(tǒng)計理論便是 小概率原理 ” 。 37 【 例 】 已知正常人脈搏均數(shù) ( )為 72次 /分，作為總體均數(shù)?，F(xiàn)隨機(jī)抽取某病患者 81人，測得脈搏均數(shù) ( )為 /分，標(biāo)準(zhǔn)差 (s)為 /分。試問能否認(rèn)為該病患者脈搏與正常成人脈搏均數(shù)不同 ? 0?X病人脈搏 正常人脈搏 720 ???,81???sXn病人樣本：返回 38 引起 病人的樣本均數(shù)（ ） 與已知 正常人脈搏總體均數(shù)（ 72） 差異的兩種可能： 1. 一是該病實(shí)際上并不引起脈搏改變（ ），它們的差異僅僅是由于抽樣誤差所致； 2. 二是這類病人的脈搏均數(shù)確實(shí)與正常成人脈搏均數(shù)不同（ ）。 0?? ?0?? ?39 先對研究總體的特征建立
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1