概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)-資料下載頁
2025-07-19 20:29本頁面
【正文】 h=1,則拒絕原假設(shè)， h=0, 則接收原假設(shè) （ 4）格式的使用和參數(shù)的取值含義與 ttest大致相同 （ 5）應(yīng)用實(shí)例 例 對兩種不同的水稻品種 A,B分別統(tǒng)計(jì)了 8個地區(qū)的單位面積產(chǎn)量（單位： kg） 品種 A： 86 87 56 93 84 93 75 79 品種 B: 80 79 58 91 77 82 76 66 要求檢驗(yàn)兩個水稻品種的單位面積產(chǎn)量之間是否有顯著差異？ 過程如下： x=[86 87 56 93 84 93 75 79]。 y=[80 79 58 91 77 82 76 66 ]。 [h,significance,ci]=ttest2(x,y)。 結(jié)果： h=0 significance= ci= （二）非參數(shù)檢驗(yàn) 1. JarqueBera檢驗(yàn) （ 1） 數(shù)學(xué)原理： JarqueBera檢驗(yàn)是評價 X服從正態(tài)分布的假設(shè)是否成立。該檢驗(yàn)基于樣本偏度和峰度，樣本偏度接近于 0，樣本峰度接近于 3。 （ 2）函數(shù)名稱： jbtest （ 3）語法： H=jbtest(x)。 H=jbtest(x, alpha)。 [H,p,jbstat,cv]=jbtest(x, alpha)。 H=1,則拒絕服從正態(tài)， H=0, 則接收服從正態(tài) （ 4） alpha為顯著水平， p為 p值， jbstat為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值， cv為確定是否拒絕原假設(shè)的的臨界值。 （ 5）應(yīng)用實(shí)例 例 對例 1中的數(shù)據(jù)確定其是否服從正態(tài)分布。 x=[459 362 624 542 509 584 433 748 815 505 612 452 434 982 640 742 565 706 593 680 926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844 527 552 513 781 474 388 824 538 862 659 775 859 755 49 697 515 628 954 771 609 402 960 885 610 292 837 473 677 358 638 699 634 555 570 84 416 606 1062 484 120 447 654 564 339 280 246 687 539 790 581 621 724 531 512 577 496 468 499 544 645 764 558 378 765 666 763 217 715 310 851]； [H,p,jbstat,cv]=jbtest(x, )。 結(jié)果： H=0 p= Jbstat= cv= 五、線性回歸 一元線性回歸 回歸模型和參數(shù)確定 一元線性回歸研究因變量于一個自變量之間的線性關(guān)系。模型為 xbby 10 ??y是因變量， x是自變量， b0 b1為待估參數(shù)。 多元線性回歸 回歸模型 nn110 xbxbby ???? ?y是因變量， x1,x2,… ,xn是自變量， b0,b1,… bn為待估參數(shù)。 函數(shù)名稱 : regress （ 1）語法： b=regress(y,x)。 （ 2）說明： b返回參數(shù)的估計(jì)值。 Yy和 x均為列向量，要對數(shù)據(jù) x做一個處理，如下例題所示。 注意：在回歸分析時，可先對數(shù)據(jù)劃出散點(diǎn)圖，看是否有線性關(guān)系，再進(jìn)行回歸分析，散點(diǎn)圖的命令為： scatter 例 為研究某一化學(xué)反應(yīng)過程中，溫度 x(0C)對產(chǎn)品得率 Y（ %）的影響，測得數(shù)據(jù)如下： 溫度 x 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 得率 Y 45 51 54 61 66 70 74 78 85 89 求 Y關(guān)于 x 的線性回歸方程。 過程如下：先畫散點(diǎn)圖 x=[100。110。120。130。140。150。170。180。190]。 Y= [45。51。54。61。66。70。74。78。85。89]。 scatter(x,Y) a=ones(length(x),1)。 z=[a,x] B=regress(Y,z)。 b=
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