【正文】 ，表明兩個(gè)品種的癟莢率 差異不顯著 ， 可以認(rèn)為兩個(gè)品種的癟莢率相同。 (二 ) 兩個(gè)樣本百分率差異顯著性檢驗(yàn)的 連續(xù)性矯正 檢驗(yàn)服從二項(xiàng)分布的兩個(gè)樣本百分率差異是否顯著，當(dāng)兩樣本的 np、 nq均大于 5時(shí)，可以采用正態(tài)近似法，即 u檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)；如果此時(shí)兩樣本的 np和（或） nq小于或等于30，還須對(duì) u進(jìn)行連續(xù)性矯正 。10 】 調(diào)查大豆 A品種 20莢，其中三粒莢 14莢，兩粒以下莢 6莢，三粒莢百分率為 ； B品種 25莢，其中三粒莢 7莢，兩粒以下莢 18莢，三粒莢百分率為 。 u 12pp?第五節(jié) 參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 參數(shù)估計(jì)就是用樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)來(lái)估計(jì)總體參數(shù)，有 點(diǎn)估計(jì) 和 區(qū)間估計(jì) 之分。 一、正態(tài)總體平均數(shù) 的置信區(qū)間 ? 設(shè)有一來(lái)自正態(tài)總體的樣本，包含 個(gè)觀 測(cè)值 ，樣本平均數(shù) ， 標(biāo)準(zhǔn)誤 ，總體平均數(shù)為 。試求該品種小麥千粒重在置信度為 95％ 的置信區(qū)間。12 】 調(diào)查某品種水稻 1200株 ， 受二化螟危害的有 200株，即 =200/1200=。 , March 22, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 :51:1109:51:11March 22, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見青山。 2023年 3月 22日星期三 9時(shí) 51分 11秒 09:51:1122 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 :51:1109:51Mar2322Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無(wú)限完美。 。 , March 22, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過(guò)去最杰出的人談話。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 2023年 3月 22日星期三 9時(shí) 51分 11秒 09:51:1122 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 3月 22日星期三 上午 9時(shí) 51分 11秒 09:51: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 :51:1109:51Mar2322Mar23 ? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 2023年 3月 22日星期三 9時(shí) 51分 11秒 09:51:1122 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 :51:1109:51:11March 22, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 , March 22, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒(méi)有。 。 :51:1109:51Mar2322Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 ?p 先計(jì)算 樣本百分率標(biāo)準(zhǔn)誤 ： ?PS?? ?( 1 )pppSn?? 67 331200 08??? 置信下限 L1和 置信上限 L2為： L1=－ = L2=+ = 即 水稻二化螟危害率的 95%置信區(qū)間為%— %。 二、二項(xiàng)總體百分率 的置信區(qū)間 求總體百分率的置信區(qū)間有兩種方法：正態(tài)近似法和查表法，這里僅介紹 正態(tài)近似法。 總體平均數(shù) 的 95%和 99%的置信區(qū)間如下： ? 0. 05 0. 05xxx t S x t S?? ? ? ?0. 01 0. 01x t S x t S?? ? ? ? 【 例 4點(diǎn)估計(jì)只給出了總體參數(shù)的估計(jì)值，沒(méi)有考慮試驗(yàn)誤差的影響，也沒(méi)有指出估計(jì)的可靠程度。 1 1 1n p n q22n p n q檢驗(yàn)步驟如下： 統(tǒng)計(jì)假設(shè) H0： ； HA： 。9 】 。 將連續(xù)性矯正后計(jì)算的值記為 0??cpppnu????檢驗(yàn)的其它步驟同 【 例 4試 檢 驗(yàn) 這兩個(gè)品種的癟莢率差異是否顯著？ 1n 1?p2n 2?p 本例為服從二項(xiàng)分布的百分率資料，樣本容量較大， =120， =135，且 1n111120 53 42. 360 ,( 1 ) 120 ( 1 53 ) 77. 640npn q n p? ? ?? ? ? ? ? ?222135 53 47. 655 ,( 1 ) 135 ( 1 53 ) 87. 345npn q n p? ? ?? ? ? ? ? ? 均大于 5 (注意，假定 成立， 為合并樣本百分率，由(422)式計(jì)算 )，可以 采用正態(tài)近似法 ，即 u檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，要回答的問(wèn)題是兩個(gè)品種的癟莢率差異是否顯著 ，故 采用兩尾 u檢驗(yàn) ；由于 ， 均大于 30， 不必對(duì) u進(jìn)行連續(xù)性矯正 。 u 0. 05 ? 0 ???p 0 ??pp 0二、兩 個(gè)樣本百分率差異顯著性檢驗(yàn) 檢 驗(yàn) 服 從 二 項(xiàng)分布的兩個(gè)樣本百分率 、 差異是否顯著，其目的在于檢驗(yàn)兩個(gè)樣本百分率 、 所在的兩個(gè)總體百分率 、 是否相同。8 】 用糯玉米和非糯玉米雜交，預(yù)期 F1 植株上糯性花粉粒的百分率為 =。 適用于正態(tài)近似法所需的二項(xiàng)分布百分率資料的樣本含量 n見表 45。 d d n? ?dSn本例， [++ +(－ )+(－ )+(－ )] = d16?2() 25( 1 ) 6 5dddSnn?? ? ????于是， 675 .46 7 25391 .52 5ddtS? ? ? 統(tǒng)計(jì)推斷 查 附 表 3，當(dāng) 時(shí) ， =，計(jì)算所得的 ＝ ＜ ，故 p ＞ ，不 能 否 定 H0： ，表明兩種栽培方法的地瓜產(chǎn)量差異不顯著， 可以認(rèn)為兩種栽培方法的地瓜產(chǎn)量相同。 表 44 兩種栽培方法的地瓜產(chǎn)量 （ kg/㎡ ） 采用兩尾 t檢驗(yàn)法。 例如 ，在 相鄰兩個(gè)小區(qū) 、 兩個(gè)盆缽 實(shí)施兩種不同處理；在 同一植株（或器官）的對(duì)稱部位 上實(shí)施兩種不同處理； 在同一供試單位上進(jìn)行處理前和處理后的對(duì)比 等，都是配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，所得觀測(cè)值稱為 成對(duì)數(shù)據(jù) 。 12 2 6 5 2 9df n n? ? ? ? ? ? ?0. 05 ( 9 )tt (9 )t 12???下一張 主 頁(yè) 退 出 上一張 注意 ，兩個(gè)樣本平均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn)的無(wú)效假設(shè) 與備擇假設(shè) ，一般如前所述，但也有例外。5】 測(cè)得馬鈴薯兩個(gè)品種魯引 1號(hào)和大西洋的塊莖干物質(zhì)含量結(jié)果如 表 43 所示。 5 ( 8 ) ?t (8)t 0 : ? ? 下一張 主 頁(yè) 退 出 上一張 第三節(jié) 兩個(gè)樣本平均數(shù)差異 顯著性檢驗(yàn) 兩個(gè)樣本平均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn)，因試驗(yàn)設(shè)計(jì)不同 ，分為 非配對(duì)設(shè)計(jì) 和 配對(duì)設(shè)計(jì) 兩種。 2? t 檢驗(yàn)法，就是在顯著性檢驗(yàn)時(shí)利用 t分布進(jìn)行概率計(jì)算的檢驗(yàn)方法 。 一般情況下，若事先不知道 與 誰(shuí)大誰(shuí)小，只是為了檢驗(yàn) 與 是否存在差異，則選用兩尾檢驗(yàn)； 如果憑借一定的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)推測(cè) 應(yīng)小于（或大于） 時(shí)，則選用一尾檢驗(yàn)。 0?x ? 0? 0??? 0???u( , ]u?? ? ??u( , 4]? ? ?一尾檢驗(yàn)的 =兩尾檢驗(yàn)的 =。在抽檢中，我們關(guān)心的是 所在的總體平均數(shù) 小于 （即該品種屬于合格產(chǎn)品）。 此時(shí)的無(wú)效假設(shè)仍為 H0： ，但備擇假設(shè)則為 HA： 。 四、兩尾檢驗(yàn)與一尾檢驗(yàn) 下一張 主 頁(yè) 退 出 上一張 0??? 0??? 0? 0?? ? ?, u ??? ?? ?,u ? ??u /2? u?u 兩尾檢驗(yàn)的目的在于判斷 與 有無(wú)差異，而不考慮 與 誰(shuí)大誰(shuí)小。1】 中，對(duì)應(yīng)于無(wú)效假設(shè) H0： 的備擇假設(shè)為HA： 。因?yàn)檫x取數(shù)值小的顯著水平 值可以降低犯 Ⅰ 類型錯(cuò)誤的概率，但與此同時(shí)也增大了犯Ⅱ 型錯(cuò)誤的概率，所以顯著水平 值的選用要同時(shí)考慮到犯兩類錯(cuò)誤的概率的大小。 下一張 主 頁(yè) 退 出 上一張 ??0??? 0? 顯著性檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤歸納如下： 下一張 主 頁(yè) 退 出 上一張 表 41 顯著性檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤 檢驗(yàn)結(jié)果 客觀實(shí)際 否定0H 接受0H 0H 成立 Ⅰ型錯(cuò)誤 （ ? ） 推斷正確（ 1 ? ） 0H 不成立 推斷正確（ 1 ? ） Ⅱ型錯(cuò)誤（ ? ） 因此，如果經(jīng) 檢驗(yàn)獲得“ 差異顯著 ”或“ 差異極顯著 ”，我們有 9