分布類型的檢驗(yàn)ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-02 08:20 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 成立的 H0，發(fā)生這種錯(cuò)誤的可能性預(yù)先是不知道的，但與樣本含量和 I類錯(cuò)誤的大小有關(guān)系。 假設(shè)檢驗(yàn)中的其他問(wèn)題 （ 6）判斷結(jié)論時(shí)不能絕對(duì)化，應(yīng)注意無(wú)論接受或拒絕檢驗(yàn)假設(shè)，都有判斷錯(cuò)誤的可能性。 （ 7）報(bào)告結(jié)論時(shí)是應(yīng)注意說(shuō)明所用的統(tǒng)計(jì)量，檢驗(yàn)的單雙側(cè)及 P值的確切范圍。 正態(tài)分布檢驗(yàn) KS檢驗(yàn)的原理 分析實(shí)例 KS檢驗(yàn)的原理 ? 單樣本的 KolmogorovSmirnov檢驗(yàn)（ KS檢驗(yàn)，柯爾莫哥諾夫 斯米爾諾夫檢驗(yàn)）是用來(lái)檢驗(yàn)一個(gè)數(shù)據(jù)的觀測(cè)累積分布是否是已知的理論分布。 ? 設(shè)總體 X～ F(x)， F(x)是未知的， F0(x)是一個(gè)給定的分布函數(shù)，欲檢驗(yàn) H0:F(x)=F0(x) KS檢驗(yàn)的原理 ? 由于當(dāng) n較大時(shí)，理論上有經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù) Fn(x)是F(x)的良好近似。 ? 構(gòu)造 Kolmogorov–Smirnov 統(tǒng)計(jì)量 |)()(|s u p 0 xFxFD nx???????? 來(lái)反映 F(x)和 F0(x)之間的差異，若 D較小，表明二者間沒有顯著差異，否則有顯著差異。 KS檢驗(yàn)的原理 ? Kolmogorov–Smirnov 證明了統(tǒng)計(jì)量 D的極限分布為 Q( )分布，計(jì)算出 DnZ ??? 記為 Z值 ，并根據(jù)極限分布計(jì)算出相應(yīng)的顯著性概率 )(. 值ZZPS igp ???? 若 alpha，則拒絕 H0,否則，接受 H0. 分析實(shí)例 ? 例 請(qǐng)判斷 SPSS自帶數(shù)據(jù)集 score的分布是否服從正態(tài)分布。 ? 操作如下： ? Analyze?Nonparametic test?1sample KS Test variable list框：選入 score ? Test distribution復(fù)選框組：選中 normal復(fù)選框 ? 單擊 OK鈕 ? 系統(tǒng)給出的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，具體如下： ? 數(shù)據(jù)文件 ? 操作過(guò)程 ? 由于 p=Sig.=，故接受原假設(shè)，認(rèn)為 score服從正態(tài)分布。 O n e S a m pl e K o l m ogo r o v S m i r no v Te s t481 0 . 0 05 . 1 7 4. 1 0 6. 0 8 8 . 1 0 6. 7 3 5. 6 5 2NM e a nS t d . D e v i a t i o nN o r m a l P a r a m e t e r sa , bA b s o l u t eP o s i t i v eN e g a t i v eM o s t E x t r e m eD i f f e r e n c e sK o l m o g o r o v S m i r n o v ZA s y m p . S i g . ( 2 t a i l e d )S c o r eTe s t d i s t r i b u t i o n i s N o r m a l .a . C a l c u l a t e d f r o m d a t a .b . O n e S a m pl e K o l m ogo r o v S m i r no v Te s t481 0 . 0 05 . 1 7 4. 1 0 6. 0 8 8 . 1 0 6. 7 3 5. 6 5 2NM e a nS t d . D e v
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