統(tǒng)計(jì)學(xué)第四版非參數(shù)檢驗(yàn)-免費(fèi)閱讀
【正文】 若P?， 則拒絕 H0， 表明 k個(gè)總體是不全相同的 k個(gè)獨(dú)立樣本 KruskalWallis檢驗(yàn) )1(3)1(1212???? ??NnRNNHki ii14 46 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 k個(gè)獨(dú)立樣本 KruskalWallis檢驗(yàn) 大學(xué) A 大學(xué) B 大學(xué) C 61 75 89 85 62 63 78 76 80 66 98 65 70 86 77 95 73 71 69 84 58 【 例 147】 為比較 3所大學(xué)的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量 ，分別從大學(xué) A抽取 7名學(xué)生 、 大學(xué) B抽取 6名學(xué)生 、 大學(xué) C抽取 8名學(xué)生 ， 采用同一份試題進(jìn)行考試 ， 得到考試分?jǐn)?shù)的數(shù)據(jù)如表 。 沒(méi)有證據(jù)表明該企業(yè)生產(chǎn)零件的實(shí)際中位數(shù)與 15cm有顯著差異 (使用 SPSS中的 【 Nonparametric Tests2 Related Samples】 選項(xiàng)也可以作上述檢驗(yàn) ) 中位數(shù)的符號(hào)檢驗(yàn) (SPSS ? sign test) Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn) 單樣本的檢驗(yàn) 14 23 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 ? 秩就是一組數(shù)據(jù)按照從小到大的順序排列之后 ，每一個(gè)觀測(cè)值所在的位置 ? 用一般符號(hào) R來(lái)表示 ， 假定一組數(shù)據(jù) ，按照從小到大的順序排列 ， 在所有觀測(cè)值中排第 位 ， 那么 的秩即為 ? 也是一個(gè)統(tǒng)計(jì)量 ， 它測(cè)度的是數(shù)據(jù)觀測(cè)值的相對(duì)大小 ， 大多數(shù)非參數(shù)檢驗(yàn)方法正是利用秩的這一性質(zhì)來(lái)排除總體分布未知的障礙的 。 設(shè)總體的累積分布函數(shù)為 F(x)， 已知的理論分布函數(shù)為 F0(x) ， 則檢驗(yàn)的原假設(shè)和備擇假設(shè)為 H0: F(x)=F0(x) ； H1: F(x)≠F0(x) ? 原假設(shè)所表達(dá)的是：抽取樣本所依賴的總體與指定的理論分布無(wú)顯著差異 ? SPSS提供的理論分布有正態(tài)分布 、 Poisson分布 、均勻分布 、 指數(shù)分布等 總體分布類型的檢驗(yàn) (KS檢驗(yàn) ) 14 14 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 142】 沿用第 6章的例 67。 —— John 統(tǒng)計(jì)名言 第 14 章 非參數(shù)檢驗(yàn) 單樣本的檢驗(yàn) 兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本的檢驗(yàn) 秩相關(guān)及其檢驗(yàn) 14 4 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 學(xué)習(xí)目標(biāo) ? 非參數(shù)檢驗(yàn)及其用途 ? 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法 ? 兩個(gè)及以上樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法 ? 秩相關(guān)及其檢驗(yàn)方法 ? 用 SPSS進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn) ? 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的比較 14 5 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 不同商圈的報(bào)紙發(fā)行量是否有差異？ ? 華夏時(shí)報(bào) 》 自稱是中國(guó)第一份商圈社區(qū)報(bào) ，精準(zhǔn)覆蓋北京636 座寫字樓(公寓 )70000實(shí)名精英讀者的精神咖啡 ? 2020年 8月 29日的華夏時(shí)報(bào)公布了該報(bào)最新的發(fā)行量數(shù)據(jù) ， 并聲明是“ 最新發(fā)行數(shù)據(jù)誠(chéng)信公告 ” 國(guó)貿(mào) — 京廣 建國(guó)門 — 王府井 燕莎 西單 — 金融街 中關(guān)村 亞奧 990 59 291 218 10 67 20 10 126 42 196 60 44 50 250 89 8 52 265 39 118 289 18 11 125 22 103 40 182 54 78 53 20 171 92 43 30 47 77 35 57 48 8 144 217 171 160 168 10 151 151 109 144 18 134 181 90 51 150 51 20 78 3 64 39 548 18 11 139 13 30 26 10 23 18 62 12 16 15 93 30 92 53 40 14 6 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 不同商圈的報(bào)紙發(fā)行量是否有差異？ ? 要檢驗(yàn)不同商圈的發(fā)行量是否有顯著差異 ， 可以采用方差分析方法 。 檢驗(yàn)該批產(chǎn)品的合格率是否為 90%？ (產(chǎn)品合格率 X~B(n,)) SPSS的數(shù)據(jù)格式 表中的 “ 1”表示合格品； “ 0”表示不合格品 總體分布類型的檢驗(yàn) (二項(xiàng)分布檢驗(yàn) ) 合格品 頻數(shù) 1 20 0 5 14 11 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 第 1步： 指定 “ 頻數(shù) ” 變量：點(diǎn)擊 【 Data】 ?【 Weight Cases】 ， 將 “ 頻數(shù) ” 選入 【 Frequency Variable】 ? 【 OK】 第 2步： 選擇 【 Analyze】 ?【 Nonparametric TestsBinomial】 選項(xiàng)進(jìn)入主對(duì)話框 第 3步： 將待檢驗(yàn)的變量選入 【 Test Variable List】 (本例為“合格品” ) 第 4步： 在 【 Test Proportion】 中輸入檢驗(yàn)的概率 (本例為 )，點(diǎn)擊 【 OK】 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 總體分布類型的檢驗(yàn) (SPSS ? binomial test) 14 12 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 】 SPSS的輸出結(jié)果 ? 表中的合格品的觀察比例為 ， 檢驗(yàn)比例為 。 若 P?， 拒絕原假設(shè) 中位數(shù)的符號(hào)檢驗(yàn) (sign test) 14 19 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 143】 某企業(yè)生產(chǎn)一種零件 ， 規(guī)定其長(zhǎng)度的中位數(shù)為 15厘米 ， 現(xiàn)從某天生產(chǎn)的一批零件中隨機(jī)抽取 16只 ， 測(cè)得其長(zhǎng)度 (單位： cm)如下 檢驗(yàn)該企業(yè)生產(chǎn)零件的中位數(shù)與 15cm是否有顯著差異？ (?=) 中位數(shù)的符號(hào)檢驗(yàn) (sign test)
試題試卷相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1