假設(shè)檢驗-項目八假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析(編輯修改稿)
2025-07-14 15:06 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 題意, 要對方差作雙邊假設(shè)檢驗: 輸入 data3={578,572,570,568,572,570,572,596,584,570}。VarianceTest[data3,64,SignificanceLevel,FullReportTrue](*方差檢驗,使用雙邊檢驗,*)則輸出 {FullReportVariance TestStat Distribution ChiSquareDistribution[9]OneSidedPValue,Fail to reject null hypothesis at significance level}即檢驗報告給出: 樣本方差 所用檢驗統(tǒng)計量為自由度4的分布統(tǒng)計量(檢驗), , , 在顯著性水平時, 接受原假設(shè), 即認(rèn)為樣本方差的偏大系偶然因素, 生產(chǎn)流程正常, 故不需再作進(jìn)一步的檢查. (教材 ) 某廠生產(chǎn)的某種型號的電池, 其壽命(以小時計) 長期以來服從方差的正態(tài)分布, 現(xiàn)有一批這種電池, 從它的生產(chǎn)情況來看, 壽命的波動性有所改變. 現(xiàn)隨機(jī)取26只電池, (取)? 根據(jù)題意, 要對方差作雙邊假設(shè)檢驗: 樣本方差輸入 ChiSquarePValue[(261)*9200/5000, 261,TwoSidedTrue]則輸出 TwoSidedPValue., 故拒絕原假設(shè). 認(rèn)為這批電池壽命的波動性較以往有顯著的變化.雙正態(tài)總體均值差的檢驗(方差未知但相等) (教材 ) 某地某年高考后隨機(jī)抽得15名男生、12名女生的物理考試成績?nèi)缦?男生: 49 48 47 53 51 43 39 57 56 46 42 44 55 44 40女生: 46 40 47 51 43 36 43 38 48 54 48 34從這27名學(xué)生的成績能說明這個地區(qū)男女生的物理考試成績不相上下嗎?(顯著性水平). 根據(jù)題意, 要對均值差作單邊假設(shè)檢驗: 輸入 data4={,48,47,53,51,43,39,57,56,46,42,44,55,44,40}。data5={46,40,47,51,43,36,43,38,48,54,48,34}。MeanDifferenceTest[data4,data5,0,SignificanceLevel,TwoSidedTrue,FullReportTrue,EqualVariancesTrue,FullReportTrue] (*指定顯著性水平,且方差相等*)則輸出 {FullReportMeanDiff TestStat Distribution tudentTDistribution[25],OneSidedPValue,Fail to reject null hypothesis at significance level}即檢驗報告給出: , 檢驗統(tǒng)計量為自由度25的分布(檢驗), , 從而沒有充分理由否認(rèn)原假設(shè), 即認(rèn)為這一地區(qū)男女生的物理考試成績不相上下.雙正態(tài)總體方差比的假設(shè)檢驗 (教材 ) 為比較甲、乙兩種安眠藥的療效, 將20名患者分成兩組, 每組10人, 如服藥后延長的睡眠時間分別服從正態(tài)分布, 其數(shù)據(jù)為(單位:小時):甲: 乙: 0 問在顯著性水平下兩重要的療效又無顯著差別. 根據(jù)題意, 先在未知的條件下檢驗假設(shè): 輸入 list1={,,,}。list2={,,0,}。VarianceRatioTest[list1,list2,1,SignificanceLevel,TwoSidedTrue,FullReportTrue] (*方差比檢驗,使用雙邊檢驗,*)則輸出 {FullReportRatio TestStat Distribution FratioDistribution[9,9],Two
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