質量管理統(tǒng)計方法ppt課件-資料下載頁
2025-01-10 23:21本頁面
【正文】 ? ? ? ? ?21( | | ) ( ) ( ) ( )P X t t t t??? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（ 1） （ 2） （ 3） （ 4） 48 二、隨機變量的概率分布 （七）其他常見的連續(xù)型概率分布 1．均勻分布 如果連續(xù)型隨機變量的概率密度函數為： 那么就稱服從區(qū)間（ a， b）上的均勻分布，記為 X～ U（ a， b） 其概率分布函數為： 均勻分布 U（ a， b）的均值和方差分別為： 1 ()()0a x bfx ba? ???? ???? 其 它01()( ) ( )()xaxaF x a x bbaxb??? ??? ? ???????2()abEX ?? 212()() baDX ??49 二、隨機變量的概率分布 2．指數分布 若隨機變量的概率密度函數為： 則稱服從參數為的指數分布，記為 X～ E（） ,其中。 其相應的概率分布函數為： 指數分布的均值和方差分別為： 000()()()xexfx x?? ?? ?? ? ??1000()()()xexFx x??? ??? ? ??1()EX?? 21()DX??50 第三節(jié) 統(tǒng)計分析方法 一、參數估計 二、假設檢驗 三、相關與回歸分析 四、方差分析 51 一、參數估計 一、參數估計 （一）點估計 也稱定值估計，就是通過計算樣本的參數值，來估計對應整體參數的一個具體數值。例如用袋裝食品質量的樣本平均數作為其總體平均質量的估計值。 在點估計的各種方法中，最常見的有矩估計法和最大似然估計法。 （二）區(qū)間估計 區(qū)間估計的基本思想就是，依照一定的概率保證程度，用樣本統(tǒng)計量估計總體參數的取值范圍。就稱是參數的置信度為的置信區(qū)間。該區(qū)間的兩個端點分別稱為置信下限和置信上限。 52 二、假設檢驗 假設檢驗的基本思路類似反證法，即：先根據已有的信息或經驗對總體給出假設，然后通過樣本分析來檢驗這個預先給定的假設，進而做出接受或者拒絕這個假設的判斷，并最終推得總體的某個性質是否成立。 53 二、假設檢驗 （一）假設檢驗的步驟 假設檢驗的一般步驟為： 1．建立假設 根據統(tǒng)計分析的實際問題，提出檢驗假設。通常在假設中包括兩個部分：原假設和備擇假設。通過假設檢驗，原假設和備擇假設中有且同時只能有一個為真。一般將可能予以否定的假設作為原假設，也稱零假設，記為 H0；與其對應的假設稱為備擇假設，記為 H1。 2．選取適當的檢驗統(tǒng)計量 3．確定顯著性水平 4．對檢驗統(tǒng)計量進行計算 5．判斷假設是否成立 54 二、假設檢驗 （二）雙側檢驗與單側檢驗 當需要分析的問題是總體平均數等參數是否發(fā)生了變化，而不必關心或區(qū)分它是變大或者變小的時候，就應該采用雙側檢驗。這時候，原假設表述為等式，而備擇假設是用“ ≠”符號表示的不等式。 因為雙側檢驗不論差距的正負，所以此時對于給定的顯著性水平，應該對稱地平均分配到左右兩側，即每側各為，并進而確定其相應的臨界值。 55 三、相關與回歸分析 1．相關關系的分類 依據不同的分類角度，相關關系可以分為不同的類型。 諸如：依據涉及變量的多少，分為單相關、復相關和偏相關；依據相關形式，分為線性相關和非線性相關；依據相關現(xiàn)象的變化方向，分為正相關和負相關；依據相關程度，還可以分為完全相關、不完全相關和不相關；等等。 56 三、相關與回歸分析 2．線性相關關系 線性相關關系是最簡單的相關關系。 對于線性相關關系，可以通過計算協(xié)方差等，得到用以表征兩個變量間線性相關程度的定量指標 —— 相關系數 2222 )()( yynxxnyxxynr???????????57 三、相關與回歸分析 回歸分析 1．相關分析與回歸分析的關系 相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續(xù)。具體說來，回歸分析需要依靠相關分析來表現(xiàn)變量之間數量變化的相關程度，而相關分析也需要通過回歸分析來表達變量之間數量相關的具體形式。 58 三、相關與回歸分析 2．一元線性回歸分析 回歸分析有不同的類型：按照自變量的個數，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照回歸曲線的形態(tài)，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。其中，一元線性回歸分析是回歸分析中最基本的類型。 22()n x y x ybn x xyxabnn? ? ? ???? ? ? ??????????59 四、方差分析 ?方差分析也是質量管理中常用的統(tǒng)計技術之一，主要針對多個總體的均值是否有顯著性差異的檢驗問題。 ?如果方差分析中只涉及到一個影響因子，稱之為單因素方差分析；如果涉及到的影響因子不止一個，則稱為多因素方差分析。其中比較簡單也比較常用的，是單因素方差分析以及無交互作用的雙因素方差分析。 Thank you
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