freepeople性欧美熟妇, 色戒完整版无删减158分钟hd, 无码精品国产vα在线观看DVD, 丰满少妇伦精品无码专区在线观看,艾栗栗与纹身男宾馆3p50分钟,国产AV片在线观看,黑人与美女高潮,18岁女RAPPERDISSSUBS,国产手机在机看影片

正文內(nèi)容

常見(jiàn)顯著性檢驗(yàn)(專業(yè)版)

  

【正文】 統(tǒng)計(jì)學(xué)中第一類錯(cuò)誤與第二類錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)學(xué)中第一類錯(cuò)誤與第二類錯(cuò)誤:  當(dāng)假設(shè)檢驗(yàn)拒絕了實(shí)際上成立的零假設(shè)時(shí),所犯的錯(cuò)誤稱為第一類錯(cuò)誤,其概率用α表示。 需要說(shuō)明的是,顯著性檢驗(yàn)只對(duì)發(fā)生第一類錯(cuò)誤的概率進(jìn)行了控制,而不對(duì)發(fā)生第二類錯(cuò)誤的概率加以限制。 有三種類型的原假設(shè)和備擇假設(shè),以總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)為例加以說(shuō)明。當(dāng)α=,確定P值。點(diǎn)估計(jì)是用估計(jì)量的某個(gè)取值直接作為總體參數(shù)的估計(jì)值。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上,當(dāng)兩組觀察對(duì)象總體中的確不存在差別時(shí),這個(gè)概率與我們拒絕了該假設(shè)有關(guān)。它是用T分布理論來(lái)推斷差異發(fā)生的概率,從而判定兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著。而且,在實(shí)驗(yàn)因素的個(gè)數(shù)大于等于2時(shí),無(wú)法研究實(shí)驗(yàn)因素之間的交互作用的大小。這些因素之間一般都存在不同程度的交互作用,應(yīng)當(dāng)選用與設(shè)計(jì)類型(本例為具有一個(gè)重復(fù)測(cè)量的三因素設(shè)計(jì))相對(duì)應(yīng)的方差分析方法。 177。均值分析是來(lái)考察不同樣本之間是否存在差異,而方差分析則是評(píng)估不同樣本之間的差異是否由某個(gè)因素起主要作用。t 檢驗(yàn)中的注意事項(xiàng)1. 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)論正確的前提 作假設(shè)檢驗(yàn)用的樣本資料,必須能代表相應(yīng)的總體,同時(shí)各對(duì)比組具有良好的組間均衡性,才能得出有意義的統(tǒng)計(jì)結(jié)論和有價(jià)值的專業(yè)結(jié)論。均值分析是來(lái)考察不同樣本之間是否存在差異,而方差分析則是評(píng)估不同樣本之間的差異是否由某個(gè)因素起主要作用。t 檢驗(yàn)中的注意事項(xiàng)1. 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)論正確的前提 作假設(shè)檢驗(yàn)用的樣本資料,必須能代表相應(yīng)的總體,同時(shí)各對(duì)比組具有良好的組間均衡性,才能得出有意義的統(tǒng)計(jì)結(jié)論和有價(jià)值的專業(yè)結(jié)論。如果說(shuō)要指出差別,則區(qū)別僅在下列一點(diǎn)上:用ANOVA檢驗(yàn)兩總體均值相等性時(shí),只限于這樣的雙側(cè)檢驗(yàn)問(wèn)題,即:H0:mu1=MU2 Ha:mu1 not= mu2而兩樣本的T檢驗(yàn)則可以比上述情況更廣泛,對(duì)立假設(shè)可以是下面3種中的任何一種.Ha:mu1 mu2Ha:mu1 mu2Ha:mu1 not= mu2這樣說(shuō)來(lái),兩樣本均值相等性檢驗(yàn)雖然可以用ANOVA做, 但這沒(méi)有任何好處,反而使得對(duì)立假設(shè)受到限制,因而還是T檢驗(yàn)更好。問(wèn)兩族婦女的骨盆入口前后徑是否有差別?H0: μ1=μ2H1: μ1≠μ2α=已知n1=n2=50, x1=(cm),s1=(cm);x2=(cm),s2=(cm)。配對(duì)設(shè)計(jì)主要有四種情況:①同一受試對(duì)象處理前后的數(shù)據(jù);②同一受試對(duì)象兩個(gè)部位的數(shù)據(jù);③同一樣品用兩種方法(儀器等)檢驗(yàn)的結(jié)果;④配對(duì)的兩個(gè)受試對(duì)象分別接受兩種處理后的數(shù)據(jù)。而且,在實(shí)驗(yàn)因素的個(gè)數(shù)大于等于2時(shí),無(wú)法研究實(shí)驗(yàn)因素之間的交互作用的大小。從兩研究總體中隨機(jī)抽取樣本,要對(duì)這兩個(gè)樣本進(jìn)行比較的時(shí)候,首先要判斷兩總體方差是否相同,即方差齊性。那么也就意味著從第0期開(kāi)始,U的數(shù)學(xué)期望值就是和很久以后的U的數(shù)學(xué)期望值一樣的。關(guān)于異方差檢驗(yàn)的討論:Bruschpagan檢驗(yàn):這個(gè)檢驗(yàn)的思路比較簡(jiǎn)單,主要是要研究殘查和X之間的關(guān)系,給定這樣的一個(gè)方程:u=b0+b1*x1+……+bn*xn+u39。t檢驗(yàn),t檢驗(yàn)主要是檢驗(yàn)單個(gè)ols估計(jì)值或者說(shuō)是參數(shù)估計(jì)值的顯著性,什么是顯著性?也就是給定一個(gè)容忍程度,一個(gè)我們可以犯錯(cuò)誤的限度,錯(cuò)誤分為兩類:本來(lái)是錯(cuò)的但是我們認(rèn)為是對(duì)的。常見(jiàn)以下幾種情況:四格表資料、配對(duì)資料、多于2行*2列資料及組內(nèi)分組X2檢驗(yàn)。常見(jiàn)的有單因素分組的多樣本均數(shù)比較及雙因素分組的多個(gè)樣本均數(shù)的比較,方差分析首先是比較各組間總的差異,如總差異有顯著性,再進(jìn)行組間的兩兩比較,組間比較用q檢驗(yàn)或LST檢驗(yàn)等。那么這樣的結(jié)果是沒(méi)有什么意義的,或者說(shuō)是意義不大的。LM=n*SSR、或者是LM=nSSR。飄移的隨機(jī)游動(dòng)過(guò)程:Ut=a+U(t1)+et。配對(duì)t檢驗(yàn):是采用配對(duì)設(shè)計(jì)方法觀察以下幾種情形,1,兩個(gè)同質(zhì)受試對(duì)象分別接受兩種不同的處理;2,同一受試對(duì)象接受兩種不同的處理;3,同一受試對(duì)象處理前后。但是,由于某些人對(duì)該方法理解得不全面,導(dǎo)致在應(yīng)用過(guò)程中出現(xiàn)不少問(wèn)題,有些甚至是非常嚴(yán)重的錯(cuò)誤,直接影響到結(jié)論的可靠性。表194 |t|值、P值與統(tǒng)計(jì)結(jié)論α?。黷|值 P值 統(tǒng)計(jì)結(jié)論  <(v)?。肌〔痪芙^H0,差別無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義  ≥(v) ≤ 拒絕H0,接受H1,差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義  ≥(v) ≤ 拒絕H0,接受H1,差別有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義  ,但樣本標(biāo)準(zhǔn)差已求出,s=,.據(jù)題意,可用t檢驗(yàn)。算得的統(tǒng)計(jì)量為t,按表194所示關(guān)系作出判斷。T 檢驗(yàn)和 ANOVA 檢驗(yàn)對(duì)于所要求的條件也相同:1)各個(gè)組的樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部要相互獨(dú)立,2)各組皆要正態(tài)分布3)各總體的方差相等?;蚍謩e從不同總體中隨機(jī)抽樣進(jìn)行研究。因此,只能說(shuō)明統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的“顯著” ?;蚍謩e從不同總體中隨機(jī)抽樣進(jìn)行研究。因此,只能說(shuō)明統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的“顯著” 。②多因素設(shè)計(jì)時(shí)的情形。 177。但是,由于某些人對(duì)該方法理解得不全面,導(dǎo)致在應(yīng)用過(guò)程中出現(xiàn)不少問(wèn)題,有些甚至是非常嚴(yán)重的錯(cuò)誤,直接影響到結(jié)論的可靠性。所以,應(yīng)當(dāng)在 分布密度曲線圖的右尾部建立拒絕域。s檢驗(yàn)。其中,區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)可以看作同一個(gè)問(wèn)題的不同表述方式。(3)確定P值并作出統(tǒng)計(jì)結(jié)論u檢驗(yàn)得到的是u統(tǒng)計(jì)量或稱u值,t檢驗(yàn)得到的是t統(tǒng)計(jì)量或稱t值。當(dāng)顯著性概率大于a,認(rèn)為樣本的均值與總體的均值沒(méi)有明顯差異 假設(shè)檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)單個(gè)樣本總體,或是兩個(gè)樣本總體的相關(guān)度和差異度。 在選擇好檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和規(guī)定了顯著性水平后,就可以根據(jù) 求出否定原假設(shè)和接受原假設(shè)的臨界值,從而也就確定了否定域 。在實(shí)際問(wèn)題中,往往把要否定的陳述作為原假設(shè),而把擬采納的陳述本身作為備擇假設(shè),只對(duì)犯第一類錯(cuò)誤的概率加以限制,而不考慮犯第二類錯(cuò)誤的概率。1-β稱為檢驗(yàn)效能或把握度,其意義是兩總體確有差別,按α水準(zhǔn)能發(fā)現(xiàn)它們有差別的能力。鑒于發(fā)生第二類錯(cuò)誤的不確定性,通常在做決策時(shí),統(tǒng)計(jì)學(xué)家建議我們采用“不否定 或不拒絕 ”的說(shuō)法,而不采用“接受 ” 的說(shuō)法。究竟采用哪一種檢驗(yàn)要視具體問(wèn)題而定,尤其是選擇右側(cè)檢驗(yàn)還是左側(cè)檢驗(yàn)時(shí),更要慎重。相同自由度的情況下,單側(cè)檢驗(yàn)的t界值要小于雙側(cè)檢驗(yàn)的t界值,因此有可能出現(xiàn)算得的t值大于單側(cè)t界值,而小于雙側(cè)t界值的情況,即單側(cè)檢驗(yàn)顯著,雙側(cè)檢驗(yàn)未必就顯著,反之,雙側(cè)檢驗(yàn)顯著,單側(cè)檢驗(yàn)必然會(huì)顯著。在區(qū)間估計(jì)中,由樣本估計(jì)量構(gòu)造出的總體參數(shù)在一定置信水平下的估計(jì)區(qū)間稱為置信區(qū)間?! ?shù)據(jù)的排列  為了進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),需要一個(gè)自(分組)變量(如性別:男女)與一個(gè)因變量(如測(cè)量值)。戈特特于1908年在Biometrika上公布T檢驗(yàn),但因其老板認(rèn)為其為商業(yè)機(jī)密而被迫使用筆名(學(xué)生)。 一個(gè)正態(tài)總體: 當(dāng)σ0:μ=μ0 2-σ2已知時(shí),用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:其中,μ0、σ02為已知正態(tài)總體的均值與方差,X為樣本平均數(shù),n為樣本含量。 答:t檢驗(yàn)適用于兩個(gè)變量均數(shù)間的差異檢驗(yàn),多于兩個(gè)變量間的均數(shù)比較要用方差分析。+ — 177??梢杂脕?lái)判斷兩組數(shù)倨差異是否有顯著意義,也就是結(jié)果有沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 t 檢驗(yàn)是以正態(tài)分布為基礎(chǔ)的,資料的正態(tài)性可用正態(tài)性檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)予以判斷。? 已知總體均數(shù)μ0一般為標(biāo)準(zhǔn)值、理論值或經(jīng)大量觀察得到的較穩(wěn)定的指標(biāo)值。 t 檢驗(yàn)是以正態(tài)分布為基礎(chǔ)的,資料的正態(tài)性可用正態(tài)性檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)予以判斷。? 已知總體均數(shù)μ0一般為標(biāo)準(zhǔn)值、理論值或經(jīng)大量觀察得到的較穩(wěn)定的指標(biāo)值。比較兩樣本幾何均數(shù)的目的是推斷它們分別代表的總體幾何均數(shù)是否相等。因計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量是t,按表194所示關(guān)系作判斷。但在實(shí)用時(shí),只要樣本例數(shù)n較大,或n小但總體標(biāo)準(zhǔn)差σ已知時(shí),就可應(yīng)用u檢驗(yàn);n小且總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知時(shí),可應(yīng)用t檢驗(yàn),但要求樣本來(lái)自正態(tài)分布總體。其中要判斷兩總體方差是否相等,就可以用F檢驗(yàn)。在討論檢驗(yàn)的問(wèn)題以前,我有必要交待一下時(shí)間序列在ols估計(jì)的時(shí)候我們應(yīng)該注意什么。White檢驗(yàn):這個(gè)檢驗(yàn)也是對(duì)異方差的檢驗(yàn),但是這個(gè)檢驗(yàn)不同的是不僅對(duì)于X的一次方進(jìn)行回歸,而且考慮到殘查和x的平方還有Xi*Xj之間的關(guān)系。一般的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的這個(gè)容忍程度是5%,也就是說(shuō)可以容忍我們范第一類錯(cuò)誤的概率是5%。屬于直接概率計(jì)算法。檢驗(yàn)  應(yīng)用條件與t檢驗(yàn)大致相同,但t′檢驗(yàn)用于兩組間方差不齊時(shí),t′檢驗(yàn)的計(jì)算公式實(shí)際上是方差不齊時(shí)t檢驗(yàn)的校正公式。在討論不同的檢驗(yàn)之前,我們必須知道為什么要檢驗(yàn),到底檢驗(yàn)什么?如果這個(gè)問(wèn)題都不知道,那么我覺(jué)得我們很荒謬或者說(shuō)是很模式化。但是這個(gè)檢驗(yàn)有一個(gè)缺點(diǎn)是必須在經(jīng)典假設(shè)之下才能有效。其中的一介自回歸過(guò)程AR(1)就屬于零階積整過(guò)程,而一階積整過(guò)程實(shí)際上是隨機(jī)游動(dòng)和飄移的隨機(jī)游動(dòng)過(guò)程。那么我們驗(yàn)證其中的參數(shù)的估計(jì)是不是顯著的,就用t檢驗(yàn)。  t檢驗(yàn)是目前醫(yī)學(xué)研究中使用頻率最高,醫(yī)學(xué)論文中最常見(jiàn)到的處理定量資料的假設(shè)檢驗(yàn)方法。某醫(yī)生在山區(qū)隨機(jī)抽查25名健康成年男子,能否據(jù)此認(rèn)為山區(qū)成年男子的脈搏高于一般?據(jù)題意,可把大量調(diào)查所得的均數(shù)72次/,樣本例數(shù)n為25.H0: μ=μ0H1: μ>μ0α=(單側(cè)檢驗(yàn))算得的統(tǒng)計(jì)量u=>,P<,按α=,可認(rèn)為該山區(qū)健康成年男子的脈搏高于一般。(二)t檢驗(yàn)可用于兩樣本含量nn2較小時(shí),且要求兩總體方差相等,即方差齊(homoscedasticity)。因?yàn)锳NOVA可以比較多個(gè)總體的均值,當(dāng)然包含兩個(gè)總體作為特例。(3)兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)(two independent samples ttest),又稱成組 t 檢驗(yàn)。當(dāng) P接近臨界值時(shí),下結(jié)論應(yīng)慎重。(3)兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)(two independent samples ttest),又稱成組 t 檢驗(yàn)。當(dāng) P接近臨界值時(shí),下結(jié)論應(yīng)慎重。[實(shí)例]研究單味中藥對(duì)小鼠細(xì)胞免疫機(jī)能的影響,把40只小鼠隨機(jī)均分為4組,每組10只,雌雄各半,用藥15d后測(cè)定E玫瑰結(jié)成率(%),結(jié)果如下,試比較各組總體均值之間的差別有無(wú)顯著性意義?對(duì)照組: 14 10 12 16 13 14 12 10 13 9黨參組: 21 24 1
點(diǎn)擊復(fù)制文檔內(nèi)容
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
文庫(kù)吧 www.dybbs8.com
備案圖鄂ICP備17016276號(hào)-1