統(tǒng)計(jì)推斷ppt課件(2)-資料下載頁
2025-05-03 04:47本頁面
【正文】 0 11 5 1 20 10 11 8 8 2 試測驗(yàn)兩品系的寒害程度差異顯著性。 data rubber3。 do a=1 to 2。 do b=1 to 6。 input x @@。 output。 end。end。 cards。 17 11 10 11 5 1 20 10 11 8 8 2 。 proc freq。 weight x。 tables a*b/chisq。 run。 a * b 表的統(tǒng)計(jì)量 統(tǒng)計(jì)量 自由度 值 概率 卡方 5 似然比卡方 5 MantelHaenszel 卡方 1 Phi 系數(shù) 列聯(lián)系數(shù) Cramer 的 V 樣本大小 = 114 SAS輸出： 結(jié)論 :因 x2= ,p=, 即Ａ、Ｂ兩品系寒害程度差異不顯著 . 3. r c聯(lián)列表的 x2獨(dú)立性測驗(yàn)法 (p66)例 為研究人的血型與胃病的關(guān)系，對(duì)胃潰瘍、胃癌患者與無病對(duì)照作血型調(diào)查結(jié)果如下： 血型 胃潰瘍 胃癌 無病對(duì)照 O A B 983 383 2892 679 416 2625 134 84 570 試作胃病與血型間的獨(dú)立性測驗(yàn)。 統(tǒng)計(jì)結(jié)論 :因ｘ 2=,p , 差異極顯著 , 即胃病與血型間有極顯著的關(guān)聯(lián)。 SAS程序略 ,其主要輸出結(jié)果： 統(tǒng)計(jì)量 自由度 值 概率 卡方 4 .0001 2.（作業(yè) 7）水稻不同灌溉方式下葉子衷老情況如下： 綠葉數(shù) 黃葉數(shù) 枯葉數(shù) 深水 淺水 濕水 146 7 7 183 9 13 152 14 16 試測定葉子衷老與灌溉方式之間是否有關(guān) ?(tyq13) 統(tǒng)計(jì)結(jié)論 :因ｘ 2 =, p= , 差異不顯著 , 故葉子的情況與水深無關(guān)。 實(shí) 習(xí) 正態(tài)性檢驗(yàn) ? ? 1. 基本原理與公式 H0：變量服從正態(tài)分布 ShapiroWilk檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 W ? ? ??? ?? 22)1( )(/)( XXXXaW iiixi W值介于 0~1之間。 若 prw的概率值 大于 ，則接受假設(shè) H0，認(rèn)為資料服從正態(tài)分布； 若 prw的概率值 小于 ，則認(rèn)為資料不服從正態(tài)分布。 單樣本正態(tài)性檢驗(yàn) 一般用 UNIVARIATE過程 來檢驗(yàn)一個(gè)變量是否服從正態(tài)分布： PROC UNIVARIATE NORMAL DATA=數(shù)據(jù)集名 。 VAR 要分析的變量名 。 2. SAS分析 以下表為 140行水稻試驗(yàn)的產(chǎn)量，試編一 SAS程序，判斷水稻產(chǎn)量是否服從正態(tài)分布。 單樣本正態(tài)性檢驗(yàn)實(shí)例 177 215 197 97 123 159 245 119 119 131 …………………………………………………………. 227 141 169 124 159 正態(tài)性檢驗(yàn) 檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)量 P 值 ShapiroWilk W Pr W KolmogorovSmirnov D Pr D Cramervon Mises WSq Pr WSq AndersonDarling ASq Pr ASq data rice。 input x @@。 cards。 177 215 197 97 123 159 245 119 119 131 …… 227 141 169 124 159 。 proc univariate nomal。 run。 主要輸出結(jié)果： 思考題：下表列出了 36家上市公司在 2022年的每股收益（ EPS,earn per share).試判斷上市公司的每股收益 (eps) 是否服從正態(tài)分布。 code name eps 96 廣聚能源 99 中信海直 151 中成股份 .... 917 電廣傳媒 例 某煙草品種產(chǎn)量系比試驗(yàn)，分別對(duì) 3個(gè)品種，每品種隨機(jī)抽取 4個(gè) 60㎡ 的小區(qū)產(chǎn)量如表，試測驗(yàn) 3個(gè)品種數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。 品種 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ A B C 其 SAS程序： data s。 do trt=1 to 3。 do n=1 to 4。 input x@@。output。 end。end。 cards。 proc univariate normal。 var x。 by trt。 run。 /*按品種（ trt）分類，分別進(jìn)行資料的正態(tài)性檢驗(yàn) */ 正態(tài)性檢驗(yàn) trt=1 檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)量 P 值 ShapiroWilk W Pr W trt=2 ShapiroWilk W Pr W trt=3 ShapiroWilk W Pr W 以上輸出顯示 3品種的 P值均大于 ，接受 H0，認(rèn)為 3個(gè)品種資料均服從正態(tài)分布。 接受區(qū)域 1a 否定區(qū)域 a/2 否定區(qū)域 a/2 圖 α?xí)r H0: 181。= 181。0的接受區(qū)和否定區(qū) 統(tǒng)計(jì)假設(shè)測驗(yàn)的幾何意義圖示： t t Pr|t|概率值記為 a
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