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spss1610非參數(shù)檢驗(yàn)-展示頁

2025-05-23 00:39本頁面
  

【正文】 個(gè)變量的實(shí)際頻數(shù)分布與正態(tài)分布( Normal)、均勻分布( Uniform)、泊松分布( Poisson)、指數(shù)( Exponential)分布進(jìn)行比較。 表 103 35名住戶發(fā)病情況 住 戶 發(fā) 病 情 況 住 戶 發(fā) 病 情 況 住 戶 發(fā) 病 情 況 1 1 13 1 25 1 2 0 14 1 26 1 3 1 15 1 27 0 4 1 16 1 28 1 5 1 17 0 29 0 6 1 18 0 30 0 7 0 19 1 31 1 8 0 20 1 32 0 9 0 21 0 33 0 10 0 22 0 34 0 11 1 23 1 35 0 12 1 24 1 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 109 在菜單中選擇“ Runs”命令 圖 1010 “Runs Test”對話框 圖 1011 “Runs Test: Options”對話框 結(jié)果和討論 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 SPSS單樣本 KS檢驗(yàn) 定義:單樣本 KS檢驗(yàn)是以兩位前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家 Kolmogorov和 Smirnov命名的,也是一種擬合優(yōu)度的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 α ,則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0,認(rèn)為樣本值的出現(xiàn)不是隨機(jī)的;如果相伴概率值大于顯著性水平,則不能拒絕零假設(shè)H0,認(rèn)為變量值的出現(xiàn)是隨機(jī)的。所謂游程是樣本序列中連續(xù)出現(xiàn)的變量值的次數(shù)。 單樣本變量值的隨機(jī)性檢驗(yàn)是由 Wald提出的,它的零假設(shè)為 H0:總體某變量的變量值出現(xiàn)是隨機(jī)的。問這個(gè)地方出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例(總體概率約為 )是否不同?數(shù)據(jù)如表 102所示。 SPSS二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是實(shí)際收集到的樣本數(shù)據(jù),而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。 Z統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式如下 SPSS將自動(dòng)計(jì)算 Z統(tǒng)計(jì)量,并給出相應(yīng)的相伴概率值。其零假設(shè)是 H0:樣本來自的總體與所指定的某個(gè)二項(xiàng)分布不存在顯著的差異。調(diào)用 SPSS中的二項(xiàng)分布檢驗(yàn)( Binomial)可對樣本資料進(jìn)行二項(xiàng)分布分析。 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 現(xiàn)實(shí)生活中有很多數(shù)據(jù)的取值只有兩類,如醫(yī)學(xué)中的生與死、患病的有與無、性別中的男性和女性、產(chǎn)品的合格與不合格等。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程 表 101 學(xué)生的數(shù)學(xué)成績 周 日 患 者 數(shù) 1 31 2 38 3 70 4 80 5 29 6 24 7 31 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 101 在菜單中選擇“ Weight Cases”命令 圖 102 “Weight Cases”對話框 圖 103 在菜單中選擇“ ChiSquare”命令 圖 104 “ChiSquare Test”對話框 圖 105 “ChiSquare Test: Options”對話框 ( 1)本例輸出結(jié)果中有兩個(gè)表格,其中第一個(gè)表格如下??傮w分布的卡方檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是實(shí)際收集到的樣本數(shù)據(jù),而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。它的零假設(shè) H0:樣本來自的總體分布形態(tài)和期望分布或某一理論分布沒有顯著差異。其中總體分布的卡方檢驗(yàn)(也記為 χ 2檢驗(yàn))就是一種比較好的方法。這可以通過繪制樣本數(shù)據(jù)直方圖的方法來進(jìn)行粗略的判斷。其中前 4種屬于單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)。非參數(shù)檢驗(yàn)根據(jù)樣本數(shù)目以及樣本之間的關(guān)系可以分為單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)和多配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)幾種。此時(shí)人們希望檢驗(yàn)對一個(gè)總體分布形狀不必作限制。 但許多調(diào)查或?qū)嶒?yàn)所得的科研數(shù)據(jù),其總體分布未知或無法確定。SPSS 16實(shí)用教程 第 10章 非參數(shù)檢驗(yàn) 總體分布的卡方( Chisquare)檢驗(yàn) 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) SPSS單樣本變量值隨機(jī)性檢驗(yàn) SPSS單樣本 KS檢驗(yàn) 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 兩配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 多配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 前面已經(jīng)討論的許多統(tǒng)計(jì)分析方法對總體有特殊的要求,如 T檢驗(yàn)要求總體符合正態(tài)分布, F檢驗(yàn)要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整齊,等等。這些方法常用來估計(jì)或檢驗(yàn)總體參數(shù),統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗(yàn)。因?yàn)橛械臄?shù)據(jù)不是來自所假定分布的總體,或者數(shù)據(jù)根本不是來自一個(gè)總體,還有可能數(shù)據(jù)因?yàn)槟撤N原因被嚴(yán)重污染,這樣在假定分布的情況下進(jìn)行推斷的做法就有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。 這種不是針對總體參數(shù),而是針對總體的某些一般性假設(shè)(如總體分布)的統(tǒng)計(jì)分析方法稱非參數(shù)檢驗(yàn)( Nonparametric Tests)。 本章將介紹總體分布的卡方( Chisquare)檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布( Binomial)檢驗(yàn)、單樣本 KS( KolmogorovSmirnov)檢驗(yàn)、單樣本變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)( Runs Test)、兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)等 8類常用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。 總體分布的卡方( Chisquare)檢驗(yàn) 在得到一批樣本數(shù)據(jù)后,人們往往希望從中得到樣本所來自的總體的分布形態(tài)是否和某種特定分布相擬合。如果需要進(jìn)行比較準(zhǔn)確的判斷,則需要使用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義:總體分布的卡方檢驗(yàn)適用于配合度檢驗(yàn),是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的實(shí)際頻數(shù)推斷總體分布與期望分布或理論分布是否有顯著差異。 因此,總體分布的卡方檢驗(yàn)是一種吻合性檢驗(yàn),比較適用于一個(gè)因素的多項(xiàng)分類數(shù)據(jù)分析。 ? 研究問題 某地一周內(nèi)各日患憂郁癥的人數(shù)分布如表101所示,請檢驗(yàn)一周內(nèi)各日人們憂郁數(shù)是否滿足 1:1:2:2:1:1:1。 結(jié)果和討論 ( 2)輸出的結(jié)果文件中第二個(gè)表格如下。從這種二分類總體中抽取的所有可能結(jié)果,要
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