基礎(chǔ)統(tǒng)計復習資料匯總-資料下載頁
2025-04-16 22:38本頁面
【正文】 = 試檢驗兩臺機床所加工圓筒內(nèi)徑均值有無顯著差異（α=）解：：H0：兩臺機床所加工圓筒內(nèi)徑無顯著差異U = (－)√(100＋100－2)247?！蘙(100＋100)（1/100＋1/100）] = 3. = ：由于| U | ＞ ，所以兩臺機床所加工圓筒內(nèi)徑有顯著差異。例5：為了估計兩個工廠所生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量，取出樣品n1 = 200和n2 = 300件產(chǎn)品，在這兩個樣品中，分別出現(xiàn)m1 = 20和m2 = 15件廢品。，檢驗關(guān)于兩個工廠生產(chǎn)廢品率相等的零假設：H0：p1 = p2, 備擇假設H1：p1 ≠ p2解：：H0：p1 = p2 H1：p1 ≠ p2p1 = 20247。200 = p2 = 15247。300 = P = (20＋15)247。(200＋300) = 1－P = U = (－)247?！蘙(1/200＋1/300)] = 3. = ：由于| U | ＞ ，所以兩個工廠生產(chǎn)的廢品率有顯著差異。例6：根據(jù)抽自正態(tài)總體X1和X2的容量n1 = 9和n2 = 6的兩個獨立樣本，求得樣本方差S12 = S22 = ，檢驗關(guān)于總體方差相等的零假設H0：σ12 =σ22解：：H0：σ12 =σ22 H1：σ12 ≠σ22 ∵S12＜S22∴F = 68247。9247。247。5 = 3. (5,8) = ：由于| F | ＞ ,所以，兩總體方差相等。第九章 相關(guān)與回歸一、一元線性回歸方程的建立x = 自變量 y = 因變量X = (∑xi )247。n Y = (∑yi )247。n Lxx = (∑xi 2 ) － (∑xi )2247。n = nSx2Lyy = (∑yi2 ) － (∑yi )2247。n = n Sy2 Lxy = ∑xi yi － (∑xi )(∑yi )247。n一元線性回歸方程為：y = a ＋ b x其中：b = Lxy 247。Lxx a = Y － b X二、樣本相關(guān)系數(shù)樣本相關(guān)系數(shù) r = Lxy 247。√(LxxLyy)b ＞0，r＞0時，x與y正相關(guān) b＜0，r＜0時，x與y負相關(guān)三、一元線性回歸方程的顯著性檢驗查附表6得：rα（n2）當| r |＞rα（n2）時，一元回歸方程正確，可用于預測。當| r |＜rα（n2）時，一元回歸方程不正確，不能用于預測。四、利用一元回歸方程進行預測利用一元回歸方程求出 x = x0 時，y的取值。五、例題例：在一次羊體外科手術(shù)的實驗研究中。測得體內(nèi)血容量（升）和血色素（Hb）的值（g /）如下：血容量（x）血色素（y）7試根據(jù)線性回歸的要求：1. 求血色素（y）對于血容量（x）的直線回歸方程y = a ＋bx2. 計算樣本相關(guān)系數(shù)3. 用r檢驗法對所配的回歸方程作顯著性檢驗 （α= ）4. 當x = /解：1. X = (∑xi )247。n = Lxx = (∑xi 2 ) － (∑xi )2247。n = nSx2 = Y = (∑yi )247。n = Lyy = (∑yi2 ) － (∑yi )2247。n = n Sy2 = Lxy = ∑xi yi － (∑xi )(∑yi )247。n = －b = Lxy 247。Lxx = － a = Y － b X = ∴血色素（y）對于血容量（x）的直線回歸方程為：y = － 2. 樣本相關(guān)系數(shù) r = Lxy 247?！?(LxxLyy) = －3. 假設H0：所配的回歸方程正確查附表6得：（102）= （8 ）= ∵| r |＞（8）∴一元回歸方程正確，可用于預測。 4. 當x = ，y = － = （g /）∴當x = /。
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