【正文】 4. 二項(xiàng)分布的特征？答：二項(xiàng)分布圖的高峰在μ=nπ處或附近；，圖形是對(duì)稱的；，分布不對(duì)稱，且對(duì)同一n，對(duì)稱性愈差。當(dāng)n→∞時(shí)，只要π不太靠近0或1，二項(xiàng)分布趨于對(duì)稱。（2）當(dāng)λ較小時(shí)，圖形呈偏態(tài)分布；當(dāng)λ較大時(shí)，圖形呈正態(tài)分布。6. 正態(tài)分布曲線的位置與形狀的特點(diǎn)？ 答：（1）關(guān)于χ=μ對(duì)稱。σ處有拐點(diǎn)。（4）μ決定曲線在橫軸上的位置，μ增大，曲線沿橫軸向右移；反之，μ減小，曲線沿橫軸向左移。第六章 參數(shù)估計(jì)基礎(chǔ)一， 名詞解釋1. 標(biāo)準(zhǔn)誤（standard error）：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，即均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。3. t分布：在實(shí)際的工作中，往往σ是未知的，常用s作為σ的估計(jì)值，為了與μ變換區(qū)別，稱為t變換，統(tǒng)計(jì)量t值的分布稱為t分布。2. 總體分布的形態(tài)和樣本含量對(duì)樣本均數(shù)的抽樣分布會(huì)產(chǎn)生何種影響？答：無論原始數(shù)據(jù)的總體分布形態(tài)如何，即對(duì)于任意分布而言，在樣本含量足夠大時(shí)，其樣本均數(shù)的分布近似于正態(tài)分布，且樣本均數(shù)的均數(shù)等于原分布的均數(shù)，樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤有公式（61）計(jì)算。標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別：（1）前者表示均數(shù)變異的指標(biāo)，后者是表示觀察值變異的指標(biāo)。(3)它們與樣本含量n的關(guān)系不同，當(dāng)樣本含量n足夠大時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差趨向穩(wěn)定，而標(biāo)準(zhǔn)誤隨的增大而減小。4. 用同一個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量分別估計(jì)總體參數(shù)的95%置信區(qū)間和99%置信區(qū)間，哪一個(gè)估計(jì)的精度更好？為什么？答：95%置信區(qū)間的精度要好于99%置信區(qū)間。5. 滿足什么條件時(shí)可以采取正態(tài)近似法估計(jì)總體概率的置信區(qū)間？答：當(dāng)n足夠大，且樣本頻率p和1—p均不太小時(shí)，如np與n(1—p)均大于5時(shí)，可用正態(tài)近似法求總體概率的置信區(qū)間。可信區(qū)間是指按一定的可信度來估計(jì)總體參數(shù)所在范圍。第七章 假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)一， 名詞解釋1. 假設(shè)檢驗(yàn)：是用來判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質(zhì)差別造成的統(tǒng)計(jì)推斷方法。2. 檢驗(yàn)效能：當(dāng)所研究的總體與H0確有差別時(shí)，按檢驗(yàn)水平α能夠發(fā)現(xiàn)它（拒絕H0）的概率。4. Ⅰ型錯(cuò)誤：如果實(shí)際情況與H0一致，僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計(jì)量的觀察值落到拒絕域，拒絕原本正確的H0，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯(cuò)誤，稱為Ⅰ型錯(cuò)誤。二， 問答題1. 假設(shè)檢驗(yàn)的理論依據(jù)是什么？（或者問基本思想）答：采用邏輯上的反證法，利用“小概率思想”。反證法思想是先提出假設(shè)（檢驗(yàn)假設(shè)H0），再用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法確定假設(shè)成立的可能性大小，如可能性小，則認(rèn)為假設(shè)不成立；如可能性大，則還不能認(rèn)為假設(shè)不成立。答：（1）根據(jù)所討論的實(shí)際問題建立原假設(shè)H0及備擇假設(shè)H1；（2）選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并明確其分布；（3）對(duì)預(yù)先給定的小概率α，由確定臨界值；（4）由樣本值具體計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的觀察值，并作出判斷接受H0還是拒絕H0。犯第Ⅰ類錯(cuò)誤錯(cuò)誤的概率用α表示，假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)研究者的要求來確定；犯第二類錯(cuò)誤的概率用β表示，它只有與特定的H1結(jié)合起來才有意義。4. 檢驗(yàn)假設(shè)中P值的意義是什么？答：如果總體狀況與H0一致，統(tǒng)計(jì)量獲得現(xiàn)有數(shù)值以及更不利于H0的數(shù)值的概率。6. 如何恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)？答：單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)的應(yīng)用首先應(yīng)考慮所要解決問題的目的，根據(jù)專業(yè)知識(shí)來確定。一般認(rèn)為雙側(cè)檢驗(yàn)較保守和穩(wěn)妥。第八章 方差分析一， 名詞解釋1. 方差分析：又稱F檢驗(yàn)，是通過對(duì)數(shù)據(jù)變異的分解來判斷不同樣本所代表的總體均值是否相同，用于比較兩個(gè)或兩個(gè)以上均數(shù)的差別。二， 問答題1. 方差分析的基本思想是什么？答：方差分析的基本思想是把全部觀察值間的變異按設(shè)計(jì)和需要分解成兩個(gè)或多個(gè)組成部分，然后將各個(gè)部分的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比較，以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第九章 卡方檢驗(yàn)1. 卡方檢驗(yàn)的應(yīng)用條件有哪些？ 答：課本P174小結(jié)32. 卡方檢驗(yàn)的用途。主要包括單樣本的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；推斷兩個(gè)和多個(gè)獨(dú)立樣本頻率分布之間有無差別；分析配對(duì)設(shè)計(jì)下得到的兩個(gè)樣本頻率分布有無差異。前者原始數(shù)據(jù)可以表示為教材中表93所示的四格表形式，而后者原始數(shù)據(jù)表示為表99所示的四格表形式。4. 如果實(shí)驗(yàn)效應(yīng)應(yīng)用等級(jí)資料表示，欲比較兩組總體效應(yīng)間差別是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，為什么不能用χ2檢驗(yàn)？請舉例說明。第十章 基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)一， 名詞解釋1. 參數(shù)檢驗(yàn)：凡是以特定的總體分布為前提，對(duì)未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法。二， 問答題1. 秩和檢驗(yàn)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？答：其主要的優(yōu)點(diǎn)：（1）適用范圍廣：①等級(jí)資料。當(dāng)觀察資料呈偏態(tài)或極度偏態(tài)分布而又未作變量交換，或雖經(jīng)變量變換仍未達(dá)到正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)，宜用非參數(shù)檢驗(yàn)。④個(gè)體數(shù)據(jù)偏離過大，或資料為單側(cè)或雙側(cè)沒有上限或下限。㈥初步分析。）⑦對(duì)于一些特殊情況，如從幾個(gè)總體所獲得的數(shù)據(jù)，往往難以對(duì)其原有總體分布做出估計(jì)，在這種情況下可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。主要缺點(diǎn)：損失信息量，適用于參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料用非參數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)效能降低。3. 兩獨(dú)立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，當(dāng)n110或n2—n110時(shí)用Z檢驗(yàn)，這時(shí)檢驗(yàn)是屬于參數(shù)檢驗(yàn)還是非參數(shù)檢驗(yàn)，為什么？答：屬于非參數(shù)檢驗(yàn)，因?yàn)檫@時(shí)的Z檢驗(yàn)是比較例數(shù)較小組秩和與其總體均數(shù)n(N+1)/2的差別。2. 因變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)變量而引起的變化和結(jié)果。4. 線性相關(guān)：兩個(gè)變量間呈現(xiàn)線性變化趨勢的關(guān)系稱為線性相關(guān)。2. Pearson積距相關(guān)與Spearman等級(jí)相關(guān)有何異同？答：Pearson積距相關(guān)與Spearman等級(jí)相關(guān)的應(yīng)用條件不同，前者要求數(shù)據(jù)服從二元正態(tài)分布，屬于參數(shù)方法；而后者可不滿足正態(tài)分布條件，為非參數(shù)法；相同點(diǎn)都是用來解決兩變量間的線性相關(guān)程度的大小，相關(guān)系數(shù)的含義、單位、取值范圍一致，且計(jì)算公式相同，不過一個(gè)直接用原始的定量數(shù)據(jù)，另一個(gè)則要用等級(jí)數(shù)據(jù)。4. 分類變量配對(duì)的22資料在什么情況下用McNemerχ2檢驗(yàn)，什么情況下用Pearson χ2檢驗(yàn)？答：分類變量配對(duì)設(shè)計(jì)的22頻數(shù)資料若是作兩組頻數(shù)比較，則用McNemerχ2檢驗(yàn)，若是作兩變量間關(guān)聯(lián)性分析則用Pearson χ2檢驗(yàn)？課后習(xí)題案例討論參考答案案例111 Pearson積距相關(guān)在對(duì)兩變量間的相關(guān)性分析的實(shí)際問題中有廣泛的應(yīng)用，但在多數(shù)情況下，應(yīng)用者忽視了Pearson積距相關(guān)的應(yīng)用條件，把不是正態(tài)分布的變量間的關(guān)系也作Pearson積距相關(guān)，例如這里的飲水中的氟含量是定量資料，是否正態(tài)分布權(quán)且不論，但骨關(guān)節(jié)炎的患病率是屬二項(xiàng)分布的分類資料，這顯然不符合Pearson積距相關(guān)的條件，這份資料實(shí)際上該作Spearman等級(jí)相關(guān)。案例112 用三種藥物分別治療慢性支氣管炎患者實(shí)際上是三組獨(dú)立樣本的比較，據(jù)次不能考察關(guān)聯(lián)性和計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。案例114 首先從研究設(shè)計(jì)階段，研究者應(yīng)明確研究目的是為了考察兩變量