非參數(shù)檢驗(yàn)word版-文庫吧資料
2024-08-30 06:25本頁面
【正文】 的情況。該例題方差不齊，可以考慮采用t’檢驗(yàn)，下結(jié)論應(yīng)該慎重。位置檢驗(yàn)主要著眼于數(shù)據(jù)分布的中位數(shù)是否相同。設(shè)定結(jié)束點(diǎn)擊OK：該表中列出了正態(tài)分布的均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、理論與實(shí)際累積頻數(shù)間最大離差、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、以及P值，故結(jié)論為該人群的血紅蛋白服從正態(tài)。例如研究者想了解某特殊作業(yè)工人的血紅蛋白是否滿足正態(tài)分布，：將血紅蛋白選入test variable list中，在test distribution中有四種特定分布可供選擇：正態(tài)分布、均勻分布（uniform）、Poisson分布、指數(shù)分布（Exponential）。1Sample KS：該檢驗(yàn)也是擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；它分別做出已知理論分布下的累積頻數(shù)分布以及實(shí)際觀測(cè)的累積頻數(shù)，對(duì)兩者進(jìn)行比較，從中確定兩種分布的最大差異點(diǎn)；如果樣本資料確實(shí)滿足該分布，則最大差異值不會(huì)太大，否則就認(rèn)為假設(shè)不成立。點(diǎn)擊Runs：將中毒移入test variable list中，在cut point中選擇一個(gè)截?cái)嘀?；由于本例結(jié)果為二分類，中位數(shù)作為截?cái)嘀蹬c考慮采用算術(shù)均數(shù)（實(shí)際上就是中毒發(fā)生率）的結(jié)果是一致的；Exact與options的設(shè)置同前，由于本例中樣本含量較小，所以可以采用Mont Carlo法。例如某村莊發(fā)生了食物中毒事件，經(jīng)過調(diào)查初步判斷為是由于河水污染而導(dǎo)致；現(xiàn)按照中毒事件的發(fā)生大致范圍調(diào)查了沿河居民的中毒情況，河邊33戶家庭中毒情況分布如下：— ＋＋＋﹡＋＋＋＋— ＋＋＋— ＋＋＋＋＋— — — —＋＋— — — —＋— — — —上圖中“—”表示未發(fā)生中毒，“＋”為有發(fā)生中毒，“﹡”為可疑污染源；試分析上述資料是否支持中毒與河水污染有關(guān)的假設(shè)。比如對(duì)于某陽性/陰性結(jié)果，按照其出現(xiàn)的時(shí)間順序排列：＋＋＋――＋＋－＋――；前面又三個(gè)連續(xù)的陽性結(jié)果作為一個(gè)游程，隨后連續(xù)兩個(gè)陰性結(jié)果作為第二個(gè)游程，以此類推，整個(gè)序列有六個(gè)游程；如果陽性和陰性結(jié)果出現(xiàn)的情況是隨機(jī)的，那么游程的總數(shù)既不應(yīng)該太少（太少意味著缺乏獨(dú)立性，總體內(nèi)部存在著一定的趨勢(shì)或結(jié)構(gòu)，這有可能表示觀測(cè)值間不獨(dú)立如傳染性疾病，也有可能表示來自不同的總體）同時(shí)也不應(yīng)該太多（如果太多表示總體中存在系統(tǒng)性的短周期波動(dòng)，那么這樣的序列同樣不是隨機(jī)的）。點(diǎn)擊OK：由于本例題中樣本含量為50，np與n(1p)均大于5，故系統(tǒng)采用正態(tài)近似法（Z Approximation），所以認(rèn)為該硬幣是均勻的。例如：擲一枚足球比賽用的挑邊器共計(jì)50次，其中正面向上出現(xiàn)22次，向下出現(xiàn)28次，問該挑邊器是否均勻？。*注意：如果要檢驗(yàn)連續(xù)型數(shù)據(jù)是否滿足正態(tài)分布、均勻分布、泊松分布或指數(shù)分布可直接選用1Sample KS命令；如果要分析分類數(shù)據(jù)是否滿足二項(xiàng)分布，可以直接調(diào)用Binomial過程。設(shè)定結(jié)束后提交系統(tǒng)運(yùn)行，結(jié)果如右上圖：該表為數(shù)據(jù)描述表，列出實(shí)際頻數(shù)、理論頻數(shù)以及兩者的差值。但是該方法如果沒有指定隨機(jī)數(shù)種子的話，其概率的計(jì)算結(jié)果將不是唯一的，它將隨隨機(jī)種子的不同而不同（不同種子計(jì)算的概
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