minitab統(tǒng)計基礎(編輯修改稿)
2025-08-31 22:31 本頁面
【文章內容簡介】 1α2是標準正態(tài)分布的 1α2 分位數(shù)，也就是雙側 α 分位數(shù)。例如α=，=。在MINITAB中，我們通過：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 單樣本Z 來實現(xiàn)的。由于實際情況中，已知標準差的情況很少見，因此我們這里重點關注的是標準差位置時的情況。b) 當總體方差 σ2 未知時，σ 用樣本標準差S代替，此時正態(tài)總體均值 μ 的 1 – α置信區(qū)間為：式中，t1α2n1 表示自由度為n – 1的 t 分布的 1α2 分位數(shù)，也就是t分布的雙側 α 分位數(shù)。例如α=，樣本量n = 16時，=，=。在MINITAB中，我們通過：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 單樣本t 來實現(xiàn)的。178。 某集團公司正推進節(jié)省運輸費用活動，下表為20個月使用的運輸費用調查結果數(shù)據(jù)：17421827168117421676168017921735168718521861177817471678175417991697166418041707假設運輸費用是服從正態(tài)分布的，求運輸費用均值的95%置信區(qū)間。統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 單樣本t 樣本所在列 = 運輸費用 選項 置信水平 = 95 確定。單樣本 T: 運輸費用 均值標變量 N 均值 標準差 準誤 95% 置信區(qū)間運輸費用 20 (, )c) 前兩種情況討論的是當總體為正態(tài)分布時，μ 的區(qū)間估計，然而當總體不是正態(tài)分布時，如果樣本量n 超過30，則可根據(jù)中心極限定理知道：X 仍近似服從正態(tài)分布，因而仍可用正態(tài)分布總提示的均值 μ 的區(qū)間估計方法，而且可以直接用樣本標準差代替總體標準差，即采用公式：在MINITAB中，通常直接采用：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 圖形化匯總 中得到總體均值的置信區(qū)間結果。只不過要注意的是：總體非正態(tài)時，在小樣本情況下此結果并不可信，只有當樣本量超過30后，由于中心極限定理的保證，此結果才是可信的。2) 單正態(tài)總體方差和標準差的置信區(qū)間當 X ~ N(μ，σ2)時，正態(tài)總體方差的置信區(qū)間是：式中，χ1α22n1和χα22n1分別是 1α2 分位數(shù)與 α2 分位數(shù)。當 X ~ N(μ，σ2)時，正態(tài)總體標準差的置信區(qū)間是：178。 某集團公司正推進節(jié)省運輸費用活動，下表為20個月使用的運輸費用調查結果數(shù)據(jù)：17421827168117421676168017921735168718521861177817471678175417991697166418041707假設運輸費用是服從正態(tài)分布的，求運輸費用方差和標準差的95%置信區(qū)間。統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 單方差 樣本所在列 = 運輸費用 選項 置信水平 = 95 確定。單方差檢驗和置信區(qū)間: 運輸費用 方法卡方方法僅適用于正態(tài)分布。Bonett 方法適用于任何連續(xù)分布。統(tǒng)計量變量 N 標準差 方差運輸費用 20 383095% 置信區(qū)間 標準差置信 方差置信區(qū)變量 方法 區(qū)間 間運輸費用 卡方 (, ) (2215, 8170) Bonett (, ) (2401, 7
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