方差的參數(shù)估計(jì)和置信區(qū)間估計(jì)-資料下載頁(yè)
2025-05-16 08:54本頁(yè)面
【正文】 0 17 15 21] E: [ ] 說(shuō)明：h=0(p值)故接受原假設(shè)，認(rèn)為總體服從均勻分布,這粒骰子是均勻的. 例3 某工廠近5年發(fā)升63次事故,按星期幾分類(lèi)如下星期 一 二 三 四 五 六 次數(shù) 9 10 11 8 13 12問(wèn)事故發(fā)生與否與星期幾有關(guān)？解 : 1 2 3 4 5 6 9 10 11 8 13 12 接受認(rèn)為事故發(fā)生與星期幾無(wú)關(guān).bins=1:6。%總體分成的區(qū)間總類(lèi)obsCounts=[ 9 10 11 8 13 12]。%對(duì)應(yīng)區(qū)間上樣本觀測(cè)值個(gè)數(shù)n=sum(obsCounts)。%總的觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)lambdaHat=1/6。 %參數(shù)的MLE估計(jì)值expCounts=[n*lambdaHat n*lambdaHat n*lambdaHat n*lambdaHat n*lambdaHat n*lambdaHat]。% 理論頻數(shù)，即均為63/6[h,p,st]=chi2gof(bins,39。ctrs39。,bins,39。frequency39。,obsCounts,39。expected39。,expCounts,39。nparams39。,0) %39。nparams39。指定分布中待估參數(shù)的個(gè)數(shù) h = 0p = st = chi2stat: df: 5 edges: [ ] O: [9 10 11 8 13 12] E: [ ] 說(shuō)明：h=0(p值)故接受原假設(shè)，認(rèn)為事故發(fā)生與星期幾無(wú)關(guān).KlomogorovSmirnov檢驗(yàn) KlomogorovSmirnov檢驗(yàn)是檢驗(yàn)任意已知分布函數(shù)的一種有效的假設(shè)檢驗(yàn)算法。MATLAB的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具箱中提供了kstest函數(shù)實(shí)現(xiàn)該算法。其調(diào)用格式如下：h=kstest(X)h=kstest(X,CDF)h=kstest(X,CDF,alpha)h=kstest(X,CDF,alpha,type)[h,p,ksstat,cv]=kstest(…..)例：clear all。X=2:1:4[h,p,k,c]=kstest(X,[],0)XX=3:.1:5。F=cdfplot(X)。hold onG=plot(XX,normcdf(XX),39。r39。)。set(F,39。LineWidth39。,2)set(G,39。Linewidth39。,2)legend([F G],39。經(jīng)驗(yàn)39。,39。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)39。,39。位置39。,39。NW39。)title(39。經(jīng)驗(yàn)CDF39。)。 X = 2 1 0 1 2 3 4h = 0p = k = c = Warning: Ignoring extra legend entries. In legend at 280
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