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【統(tǒng)計(jì)課件】第4章統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)與參數(shù)估計(jì)-wenkub.com

2024-12-05 06:47 本頁面
   

【正文】 尤其在 P 接近 α?xí)r,下結(jié)論更應(yīng)慎重, 有時(shí)應(yīng)用重復(fù)試驗(yàn)來證明。 下一張 主 頁 退 出 上一張 0H AH 合理建立統(tǒng)計(jì)假設(shè) ,正確計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。 “ 差異不顯著 ” 是指表面上的這種差異在同一總體中出現(xiàn)的可能性大于統(tǒng)計(jì)上公認(rèn)的概率水平,不能理解為試驗(yàn)結(jié)果間沒有差異。 “ 顯著 ”或 “ 極顯著 ” 是指表面上如此差別的不同樣本來自同一總體的可能性小于 ,已達(dá)到了可以認(rèn)為它們有實(shí)質(zhì)性差異的顯著水平。否則,任何顯著性檢驗(yàn)的方法都不能保證結(jié)果的正確。 2121 ?????==xxSxxt10162)1(2 )=(= ??? ndf( 4)統(tǒng)計(jì)推斷 由 df= 10, α = 3得 (10)= 。由抽樣分布知: 22212221??SS~ F( n11,n21) 注意附表 F值是右尾概率 α的臨界值,記作 Fα ,直接適用于檢驗(yàn) H0: σ12 ≤σ22 ;如果要檢驗(yàn) H0: σ12 = σ22 ,則顯著所需的 F值是 Fα/2;而檢驗(yàn)時(shí)則將大方差作分子,小方差作分母計(jì)算 F值,這樣, FF α/2時(shí),實(shí)得 F在 α水平上顯著。某生產(chǎn)日抽測(cè)了 6個(gè)樣品。 在 np和(或) nq 小 于 或 等 于 30時(shí),需作連續(xù)性矯正。問加保鮮片與不加保鮮片的兩種葡萄的腐爛率是否有顯著差異? 210 pp: ?H21 pp: ?AH38525?111 ==nxp ?59820?222 ==nxp ?( 1)提出假設(shè) 兩種貯藏葡萄的腐爛率沒有差異,即保鮮效果一致。 1?p2?p下一張 主 頁 退 出 上一張 兩個(gè)樣本百分率的差異顯著性檢驗(yàn) 21 ?? pp ?),(~22211121 nqpnqpppN ??),(~)-()(10Npp??21pp2121?????ppu所以 在 下,則 210 pp: ?H21pp21 ??????)( ppu( 413) 可借助正態(tài)分布作兩樣本百分率的差異檢驗(yàn)。 0 0 4 4 5 0 0)( ???? ??? 7nx? ===pnpp )1( 00p???( 2)計(jì)算 p0??ppu ??所以 ( 3)作出統(tǒng)計(jì)推斷 9 ?= 檢驗(yàn)服從二項(xiàng)分布的兩個(gè)樣本百分率差異是否顯著。 p?下一張 主 頁 退 出 上一張 單個(gè)樣本百分率的假設(shè)檢驗(yàn) 一個(gè)樣本百分率與已知總體百分率的差異顯著性檢驗(yàn) pp ?? 均值:npq /)( ???標(biāo)準(zhǔn)差:由第 3章可知,二項(xiàng)百分率的總體均值, 方差,標(biāo)準(zhǔn)差分別為: n1 2 )(=方差: ppnpq ????在 n≥30 , np 、 nq 5 時(shí), ),(~ 2ppN? ??p),(~)(= 10Nnp1pp??pp????ppu??標(biāo)準(zhǔn)化后有 在 下 00 : ppH ?npp )1( 00p???p0??ppu??u 統(tǒng)計(jì)量 百分率標(biāo)準(zhǔn)誤 利用這樣兩個(gè)公式即可進(jìn)行單個(gè)樣本百分率檢驗(yàn)。 下一張 主 頁 退 出 上一張 當(dāng)樣本含量 n較大, p不是很小,且 np和 nq均大于 5時(shí) ,二項(xiàng)分布接近于正態(tài)分布。這些百分?jǐn)?shù)資料是服從二項(xiàng)分布的,故稱為二項(xiàng)百分率。關(guān)于單側(cè)檢驗(yàn),只要注意問題的性質(zhì)、備擇假設(shè) HA的建立和臨界值的查取就行了,具體計(jì)算與雙側(cè)檢驗(yàn)相同。 【 例 】 現(xiàn)從 8 窩 仔豬中每窩選出性別相同、體重接近的仔豬兩頭進(jìn)行飼料對(duì)比試驗(yàn),將每窩 兩頭仔豬隨機(jī)分配到兩個(gè)飼料組中,時(shí)間 30天,試驗(yàn)結(jié)果見表。 品種編號(hào) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 電滲處理 X1/ mg 對(duì)照 X2/ mg 差數(shù)( d= X1X2) 表 45 電滲處理對(duì)草莓鈣離子含量的影響 ,即電滲處理后草莓鈣離子含量與對(duì)照鈣離子含量無差異,也就是說電滲處理對(duì)草莓鈣離子含量無影響。 配對(duì)設(shè)計(jì)試驗(yàn)資料的一般形式見表 45。 同一食品在貯藏前后的變化。配對(duì)的要求是,配成對(duì)子的兩個(gè)試驗(yàn)單元的初始條件盡量一致,不同對(duì)子間試驗(yàn)單元的初始條件允許有差異,每一個(gè)對(duì)子就是試驗(yàn)處理的一個(gè)重復(fù)。 )1()1( 21 ???? nndfx2x1df 2x2df 1x1 SSSS2222ttt?? )()(=’???( 46) 1112S nSx ?’2222S nSx ?’ )1( )1( 21 21 ??? ndfndf =,實(shí)例見例 47, P82 非配對(duì)設(shè)計(jì)要求試驗(yàn)單元盡可能一致 。 222 21 ??? ??3 近似 t檢驗(yàn)- t’檢驗(yàn) 兩樣本所在總體方差未知,而且兩個(gè)方差不等 ,此時(shí)只能作近似 t檢驗(yàn)。問兩種工藝的粗提物中茶多糖含量有無差異? 醇沉淀法( x1) 超濾法( x2) 表 44 兩種工藝粗提物中茶多糖含量測(cè)定結(jié)果 ( 1)建立假設(shè),提出無效假設(shè)與備擇假設(shè) 21 ?? ?:AH210 ?? ?:H,兩種工藝的粗提物中茶多糖含量無差異 ; ( 2)確定顯著水平 α = (兩尾概率) ( 3)計(jì)算 =x =x)11()1()1()()(221121222211nnnnxxxxS xx ????????? ???? ? ? ??????????????????????????????????????2121222221212111)1()1( nnnnnxxnxx因兩個(gè)樣本的容量不等,所以 ?2121xxSxxt??? ???? 91516)1()1( 21 )=()=( ??????? nndf下一張 主 頁 退 出 上一張 ( 4)查臨界 t值,作出統(tǒng)計(jì)推斷 當(dāng) df=9時(shí),查臨界值得: t ( 9) =,|t|= t ( 9) ,所以 P,接受 ,表明兩種工藝的粗提物中茶多糖含量無顯著差異。試分析兩種罐頭的 SO2含量有無差異。 由 α= 2,得 = 實(shí)際 |u|= = ,故 P,應(yīng)否定 H0,接受 HA。 例 44 在食品廠的甲乙兩條生產(chǎn)線上各測(cè)定了 30個(gè)日產(chǎn)量如表所示,試檢驗(yàn)兩條生產(chǎn)線的平均日產(chǎn)量有無顯著差異。這樣得到的試驗(yàn)資料為成組資料。對(duì)于兩樣本平均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn),因 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 或 調(diào)查取樣 不同,一般可分為兩種情況。 ( 1)提出無效假設(shè)與備擇假設(shè) H0: ≤ = %, HA: ( 2)計(jì)算 t 值 Sxt8nS Sx0======?? ?x下一張 主 頁 退 出 上一張 ? ?0?0?7181 ????? ndf ( 3)查臨界 t值,作出統(tǒng)計(jì)推斷 單側(cè) = 雙側(cè) = ,t= 單側(cè) ( 7) , P , 不能否定 H0 : ≤ =%,可以認(rèn)為該批綠茶的含水量符合規(guī)定要求。 00 ?? ?:H0?? ?:AH下一張 主 頁 退 出 上一張 x ( 2)確定顯著水平 α = ( 3)計(jì)算 t值 x**66 350 052 00 == ???xSuxt151611 ????? ndf自由度=520g, S=12g 所以 31612 ===均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤nSSx( 4)查臨界 t值,作出統(tǒng)計(jì)推斷 由 =15,查 t值表(附表 3)得( 15) =,因?yàn)?|t|, P, 故應(yīng)否定 H0, 接受 HA, 表明新老工藝的每 100g加工出的果凍量差異極顯著。 x例 42 用山楂加工果凍,傳統(tǒng)工藝平均每 100 g加工 500g果凍,采用新工藝后,測(cè)定了 16次,得知每 100g山楂可出果凍平均為 = 520g,標(biāo)準(zhǔn)差 S= 12g。實(shí)際計(jì)算出的 表明, 試驗(yàn)表面效應(yīng)僅由誤差引起的概率 P,故不能否定 H0 ,所以,當(dāng)日裝罐機(jī)工作正常。 ( 2)確定顯著水平。由于當(dāng)日裝罐機(jī)的每罐平均凈重可能高于或低于正常工作狀態(tài)下的標(biāo)準(zhǔn)凈重,故需作兩尾檢驗(yàn)。 由抽樣分布理論可知,有兩種情況的資料可以用 u檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析: 樣本資料服從正態(tài)分布 N( μ ,σ 2) ,并且總體方差 σ 2已知;總體方差雖然未知,但樣本平均數(shù)來自于大樣本( n≥30 ) 。常用的檢驗(yàn)方法有 u檢驗(yàn)和 t檢驗(yàn)。 單側(cè)檢驗(yàn)的 uα=雙側(cè)檢驗(yàn)的 u2α。在抽樣檢驗(yàn)中,若樣本平均數(shù)小于 %,產(chǎn)品合格,而當(dāng)平均數(shù) %,產(chǎn)品為不合格。 00 ?? ?:H下一張 主 頁 退 出 上一張 單測(cè)檢驗(yàn) 0x ??0x ??x0??? 若無效假設(shè) H0為 , 備擇假設(shè) HA為 μ μ 0 ,此時(shí) H0的否定域在 u分布曲線的右尾,右尾檢驗(yàn)。 如釀醋廠的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,曲種釀造醋的醋酸含量應(yīng)保持在 12%以上( μ 0),如果進(jìn)行抽樣檢驗(yàn),樣本平均數(shù) ,該批醋為合格產(chǎn)品,但如果 時(shí),可能是一批不合格產(chǎn)品。這個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)的目的在于判斷 μ 與 μ 0有無差異,而不考慮誰大誰小。 由于在具體 問題中 往往不是主觀能夠改變的客觀存在,所以通過嚴(yán)密的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、嚴(yán)格的試驗(yàn)操作和增大樣本容量 n來降低均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤,從而降低 。 若一個(gè)試驗(yàn)耗費(fèi)大,可靠性要求高,不允許反復(fù),那么 α值應(yīng)取小些; 當(dāng)一個(gè)試驗(yàn)結(jié)論的使用事關(guān)重大, 容易產(chǎn)生嚴(yán)重后果,如藥物的毒性試驗(yàn), α值亦應(yīng)取小些。 210 ?? ?:H 1x 2x21 ?? ?:AH1x 2x1? 2?021 ?? ?? 1x 2x0H021 ?? ??0H?下一張 主 頁 退 出 上一張 圖 42 兩類錯(cuò)誤示意圖 Ⅱ 型錯(cuò)誤概率 值的大小較難確切估計(jì), 它只有與特定的 結(jié)合起來才有意義。 210 ?? ?:H21 ?? ?:AH下一張 主 頁 退 出 上一張 Ⅱ 型錯(cuò)誤發(fā)生的原因可以用圖 42來說明。 Ⅱ 型錯(cuò)誤,就是把真實(shí)差異 錯(cuò)判為 非真實(shí)差異 ,即 為真,卻未能否定 。也就是說,在檢驗(yàn)無效假設(shè)時(shí)可能犯兩類錯(cuò)誤。若 |u|≥ua 或 |t|≥ta,則在 α水平上否定 ;若 |u| ua或 |t| ta,則不能在 α水平上否定 。前者為接受原假設(shè) H0的區(qū)間,后者為否定 H0,而接受 HA的區(qū)間。 1?2?0H AH1? 2?1? 2?下一張 主 頁 退 出 上一張 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 ? 建立假設(shè)。如果試驗(yàn)中難以控制的因素較多,試驗(yàn)誤差可能較大,則顯著水平可選低些 ,即 α值取大些。 用來確定否定或接受無效假設(shè)的概率標(biāo)準(zhǔn) 叫 顯 著 水 平 ( significance level),記作 α。故否定原假設(shè) 按所建立的 : = ,試驗(yàn)的表面效應(yīng)是試驗(yàn)誤差的概率在 ─ 之間,小于,故有理由否定 : = ,從而接受
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