第十章 双样本假设检验及区间估计练习题

第十章 双样本假设检验及区间估计练习题
第十章 双样本假设检验及区间估计练习题

第十章 双样本假设检验及区间估计

一、填空

1.所谓独立样本,是指双样本是在两个总体中相互(独立 )地抽取的。

2.如果从N (μ1,σ12

)和N (μ2,σ22

)两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本,那么两个样本的均值

差(1X ―2X )的抽样分布就是N ((μ1―μ2,121n σ+2

2

2n σ) )。

3.两个成数的差可以被看作两个(均值 )差的特例来处理。

4.配对样本,是两个样本的单位两两匹配成对,它实际上只能算作(一个 )样本,也称关联样本。 5.配对样本均值差的区间估计实质上是( μd )的单样本区间估计

6.当n 1和n 2逐渐变大时,(1X ―2X )的抽样分布将接近(正态 )分布。

7.使用配对样本相当于减小了(一半 )的样本容量。

8. 在配对过程中,最好用(掷硬币 )的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组。 9. 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于(实验刺激 )。 10. 方差比检验,无论是单侧检验还是双侧检验,F 的临界值都只在( 右 )侧。

二、单项选择

1.抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是(B )。

A N (μ1―μ2,121n σ―222n σ)

B N (μ1―μ2,121n σ+222n σ)

C N (μ1+μ2,121n σ―2

22n σ) D N (μ1+μ2,121n σ+222n σ)

2.两个大样本成数之差的分布是(B )。

A N (∧

1p -∧

2p ,111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ,111n q p +2

22n q

p )

C N (∧

1p +∧

2p ,111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ,111n q p +2

22n q

p )

7.关于配对样本,正确的说法有[ ]

A . 它只有一个样本;

B 对样本中每个个体要观测两次;

C 样本来自于两个总体;

D 样本来自于同一个总体

3.为了检验两个总体的方差是否相等,所使用的变量抽样分布是(A )。

A F 分布

B Z 分布

C t 分布

D 2

χ分布 4.配对小样本的均值d 的抽样分布是( C )。

A Z 分布

B 自由度为n 的t 分布

C 自由度为(n —1)的t 分布

D 自由度为(n —1)的2

χ分布

5.若零假设中两总体成数的关系为p 1=p 2,这时两总体可看作成数p 相同的总体,它们的点估计值是(D )。

A p 1 + p 2

B p 1p 2

C p 1 -p 2 D

2

12

211n n p n p n ++∧

6.在σ12和σ22

未知,但可假定它们相等的情况下,σ的无偏估计量∧

S 是(A )。

A 22122211-++n n nS S n

B 2

212

2

211-++n n nS S n ?

2121n n n n + C 2121n n n n +σ D 2

2

2

121n n σσ+

三、多项选择

1.两个成数之差的假设检验所使用的测量尺度包括(ABCD )。

A 定类尺度

B 定序尺度

C 定距尺度

D 定比尺度

2.在单一实验组与一控制组的实验设计之中,对前测后测之间的变化,消除额外变量影响的基本做法包括(ABDE )。

A 前测

B 试验刺激

C 中测

D 计算试验效应

E 后侧 3.下列关于配对样本假设检验的陈述正确的是(ACDE )。

A 两个样本在其他方面相同,经检验后测不同于前测的变化,是由于实验刺激所造成。

B 对于 “前—后”对比型配对样本的假设检验,是用均值差检验的。

C 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于实验刺激

D 配对样本的一实验组与一控制组之假设检验,要设法把实验变量的作用和额外变量的作用区分开来

E 否定零假设,即说明该实验刺激有效 4.下列关于配对的陈述正确的是(ACBDE )。

A 配对的目的在于减小无关变量引起的差异

B 使用配对样本相当于减小了一半样本容量

C 与损失的样本容量比较,S d 减小得更多

D 在配对过程中,最好用掷硬币的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组

E 对许多未知的变量,依赖于匹配过程“对”的内随机化,期望未被控制的变量的作用被中和。 5. 对于大样本,σ12

和σ22

未知,对均数和的估计区间是(CD )。

A 上限 (1X +2X )―Z α/2

2

2

2

1

2

1n n σσ+

B 下限(1X +2X ) + Z α/2

2

22

1

2

1n n σσ+

C 上限 (1X +2X )―t α/2(n 1+ n 2 ―2))

(21X X -σ D 下限(1X +2X ) + t α/2(n 1+ n 2 ―2))

(21X X

E [(1X ―2X )―t α/2(n 1+ n 2 ―2))

(21X X

-σ,(1X ―2X ) + t α/2(n 1+ n 2 ―2))

(21X X

-σ]

6.进行方差比检验时,(ACE )。

A 计算F 值时,2

1∧S 、2

2∧S 大者在分母上 B 计算F 值时,2

1∧S 、2

2∧S 小者在分母上

C 双侧检验,F 的临界值在右侧

D 单侧检验,F 的临界值在左侧

E 单侧检验,

F 的临界值在右侧

五、判断题

1.均值差的抽样误差比各个均值的抽样误差大,是因为它多了一个误差来源。 √ ) 2.对于小样本,σ12

和σ22

未知,两样本均值差的抽样服从Z 分布。 (× ) 3.匹配的目的就在于尽可能对实验变量以外的其他独立变量进行控制。(√)

4.σ12

和σ22

未知时,可以利用样本的信息检验他们是否可能相等。 (√ )

5.把2

2∧S 和2

1∧S 中的较大者放在分子上,那么无论是单侧检验还是双侧检验,F 的临界值都只在右侧,这样就可以统一

使用右侧检验的方法得出检验的结论。 (√ ) 6. 两个样本在其他方面相同,经检验后测不同于前测的变化,是由于实验刺激所造成。 √ )

7. 配对样本的一实验组与一控制组之假设检验,要设法把实验变量的作用和额外变量的作用区分开来。(√) 8. 两个成数的差的检验适用于各种量度层次的数据。

(√ ) 9. 配对样本均值差的区间估计是两个的单样本区间估计。 (× ) 10.配对样本是由两个样本中的个体按序组合而成的。

(× )

六、计算题

1.独立随机样本取自均值未知,标准差已知的两个正态总体。如果第一个总体的标准差为,抽出的样本容量为25,样本均值为;第二个总体的标准差为,抽出的样本容量为20,样本均值为。试问,两个总体的均值是否显著相等(α=0.05)试求两个总体均值之差的范围(α=0.05)。

答:Z=<, 不能否定H 0:μ1―μ2=0 ,±

2.对两所学校学生组织的社会活动获奖情况进行调查,发现甲校共组织60次,有18次获奖;乙校共组织40次,有14次获奖。问能否认为乙校获奖次数的比例高于甲校(α=0.05)Z= —<, 不能否定H 0:μ1―μ2=0

3.为研究睡眠对记忆的影响,在两种条件下对人群进行了试验。(1)在早7点放电影,被测者晚上睡眠正常,第二天晚上就电影的50项内容进行测试;(2)在早7点放电影,被测者白天情况正常,同一天晚7点就电影的50项内容进行测试。样本是独立的,每组人数15人,测试结果为:1X =个正确, S 1=3.33,n 1=15;2X =个正确, S 2=3.24,

n 2=15。假定两种条件下总体均服从正态分布,且方差相等,是否认为睡眠对记忆有显著影响(α=0.05)试求μ1―μ2的95%的置信区间。

答:)(21X X -∧

σ=,t=>,拒绝H 0:μ1―μ2=0 ,认为平均的睡眠组的得分较高。±

4.某公司调查了甲居民区的网民(21户)和乙居民区的网民(16户)的平均上网小时数。对这两个独立样本得

到的数据是:1X =小时, S 1=小时;2X =小时, S 2=小时。要求(α=0.10):

(1)两个居民区网民每天上网时间的方差是否相等

(2)是否认为甲居民区的网民(21户)比乙居民区的网民(16户)的平均上网小时数少。 试求μ1―μ2的95%的置信区间。答:±

答:(1)F=<,不能否定H 0:σ12

=σ22

;(2)t= —< —,拒绝H 0:μ1―μ2=0 ,认为甲居民区的网民比乙居民区的网民的平均上网小时数少。

5.某项研究对10名高血压患者进行心理治疗。下表中给出了每人在治疗前后的血压数量,试判断这种疗效是否显著(α=0.01)试求μd 的95%的置信区间。

解:d

=, S d

=, t =>,

拒绝H 0,认为这种疗法能显著地起到降压作用。置信区间±

6.一个研究小组想知道城市家庭和农村家庭每月购物次数是否不同。假定两个总体的购物次数服从正态分布,调查员选取了城市家庭(1X =次/月, σ1=次/月,n 1=50)和农村家庭(2X =次/月,σ2=次/月,n 2=50)的独立样本。试求城市家庭每月购物次数和农村家庭每月购物次数之差的置信区间(α=)。试以95%的置信水平检验城市家庭是否显著地多于农村家庭每月购物次数

答:±,Z=>, 拒绝H 0:μ1―μ2=0

7.对某工段8名工人进行的技能培训前后的产量数据如下表所示

试问此项培训是否有效(α=) 试求μd 的95%的置信区间。 答:d

=, S d

=, t =>, 拒绝H 0

,认为培训能显著地提高生产率。μd 的95%的置信区间±

14.为了了解居民对银行加息的看法。对200名城市居民的抽样调查,有90人赞成;对200名农村居民年的抽样调查,有126人反对。问城市居民和农村居民对加息赞成的比例是否存在显著差异

答:有显著差异:Z= —<—. 没有答案的练习题

3、对某建筑材料产品分别在100度和200度的条件下各做了8次试验,测得断裂力的数据(kg)如下: 100度:,,,,,,, 200度:,,,,,,,

设断裂力服从正态分布,在水平下检验:(1)可否认为两种温度下的断裂力方差相等(2)可否认为两种温度下的断裂力均值相等

4、某大学共有1000名四年级大学生,其中男生600名,女生400名。某位教师认为男生己通过计算机二级水平考试的成数要高于女生。为证实自己的看法,他分别随机抽选了60名男生和40名女生,发现已通过这种考试的人数分别为35人和17人。这些数据是否足以说明这位老师的看法正确(=α)

5、有关人士想知道能否作出这样的结论:居民区1中的家庭每周看电视的平均小时数比居民区2中的家庭少。从

=1n 80,=2n 60的两个独立随机样本得出的数据如下:=1x 小时,=2x 小时,=1s 12小时,=2s 16小时(取=α)。

6、根据数据集03按整理出256名男职工和214名女职工的受教育年限资料,问能否认为男职工的受教育年限比女职工的要高出2年或高出1年(取α=)

7、一个以减肥为主要目的的健美俱乐部声称,参加他们的训练至少可使肥胖者减少17斤,为了验证,调查人员随机抽取了10名参加者,得到他们的体重记录,在显著性水平为的情况下,调查结果是否支持俱乐部的说法

统计学习题 第十章 双样本假设检验及区间估计

第十章 双样本假设检验及区间估计 第一节 两总体大样本假设检验 两总体大样本均值差的检验·两总体大样本成数差的检验 第二节 两总体小样本假设检验 两总体小样本均值差的检验·两总体小样本方差比的检验 第三节 配对样本的假设检验 单一试验组的假设检验·一试验组与一控制组的假设检验·对实验设计与相关检验的评论 第四节 双样本区间估计 σ12和σ22已知,对双样本均数差的区间估计·σ12和σ22未知,对对双样本均值差的区间估计·大样本成数差的区间估计·配对样本均值差的区间信计 一、填空 1.所谓独立样本,是指双样本是在两个总体中相互( )地抽取的。 2.如果从N (μ1,σ12)和N (μ2,σ22 )两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本,那么两个样本的均值差(1X ―2X )的抽样分布就是N ( )。 3.两个成数的差可以被看作两个( )差的特例来处理。 4.配对样本,是两个样本的单位两两匹配成对,它实际上只能算作( )样本,也称关联样本。 5.配对样本均值差的区间估计实质上是( )的单样本区间估计 6.当n 1和n 2逐渐变大时,(1X ―2X )的抽样分布将接近( )分布。 7.使用配对样本相当于减小了( )的样本容量。 8. 在配对过程中,最好用( )的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组。 9. 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于( )。 10. 方差比检验,无论是单侧检验还是双侧检验,F 的临界值都只在( )侧。 二、单项选择

1.抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是( )。 A N (μ1―μ2,121n σ―2 22n σ) B N (μ1―μ2,121n σ+22 2n σ) C N (μ1+μ2,121n σ―2 22n σ) D N (μ1+μ2,121n σ+22 2n σ) 2.两个大样本成数之差的分布是( )。 A N (∧ 1p -∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ,111n q p +2 22n q p ) C N (∧ 1p +∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ,111n q p +2 22n q p ) 3.为了检验两个总体的方差是否相等,所使用的变量抽样分布是( )。 A F 分布 B Z 分布 C t 分布 D 2 χ分布 4.配对小样本的均值d 的抽样分布是( ) A Z 分布 B 自由度为n 的t 分布 C 自由度为(n —1)的t 分布 D 自由度为(n —1)的2 χ分布 5.若零假设中两总体成数的关系为p 1=p 2,这时两总体可看作成数p 相同的总体,它 们的点估计值是( ) A p 1 + p 2 B p 1p 2 C p 1 -p 2 D 2 12 211n n p n p n ++∧ ∧ 6.在σ 1 2和σ 2 2未知,但可假定它们相等的情况下,σ的无偏估计量∧ S 是( ) A 2 212 2 211-++n n nS S n B 2212 2211-++n n nS S n ?2 12 1n n n n + C 2 12 1n n n n +σ D 2 22 1 2 1n n σσ+ 三、多项选择 1.两个成数之差的假设检验所使用的测量尺度包括( )。 A 定类尺度 B 定序尺度 C 定距尺度 D 定比尺度 2.在单一实验组与一控制组的实验设计之中,对前测后测之间的变化,消除额外变量影响的基本做法包括( )。

例题解答(区间估计与假设检验)

[例题]:在一项关于软塑料管的实用研究中,工程师们想估计软管所承受的平均压力。他们随机抽取了9个压力读数,样本均值和标准差分别为3.62kg 和0.45。假定压力读数近视服从正态分布,试求总体平均压力的置信度为0.99时的置信区间。 解: 因为, )1(~--n t n S X μ , 所以,αμαα-=?? ? ? ??????????-≤-≤--1)1()1(22n t n S X n t P 于是,总体平均压力μ的α-1置信区间为, ?? ????-+-- )1(),1(22n t n s x n t n s x αα 由题意知,9=n ,62.3=x ,45.01=-n s ,99.01=-α 3554.3)8()1(005.02 ==-t n t α, 代入上式,得总体平均压力μ的99%置信区间为 ?? ?????+?-3554.3945.062.3,3554.3945.062.3 =[3.12, 4.12]

[例题]:一个银行负责人想知道储户存入两家银行的钱数,他从两家银行各抽取了一个由25个储户组成的随机样本。样本均值如下:第一家4500;第二家3250元。根据以往资料数据可知两个总体服从方差分别为2500和3600的正态分布。试求总体均值之差的置信度为0.95时的置信区间。 解: 因为, )1,0(~) ()(2 22 1 21 2121N n n X X σ σ μμ+ ---, 所以,ασσμμαα-=??? ? ? ?????????≤+---≤-1)()(22 2 212121212 z n n X X z P 于是,21μμ-的α-1置信区间为, ()()??? ?????++-+--222 121221222121221,n n z x x n n z x x σσσσαα 由题意知, 25 21==n n , 4500 1=x , 3250 2=x , 250021=σ,36002 2=σ,95.01=-α 96.1025.02 ==z z α,代入上式,得21μμ-的95%置信区间为 [1219.4, 1280.6]

实验 5区间估计与假设检验

实验5 区间估计与假设检验 利用样本对总体进行统计推断,主要有两类问题:一类是估计问题,另一类是检验问题。参数估计是根据样本的统计量来对总体的参数进行估计,假设检验则是利用样本的统计量来检验事先对总体参数或分布特性所作的假设是否正确。 利用SAS软件中的INSIGHT模块和“分析家”功能以及编程的方法,均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间,在不同的检验(显著)水平下对总体的参数和分布特性进行检验。 5.1 实验目的 掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法。 5.2 实验内容 一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 二、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验 三、编程对总体参数进行区间估计与假设检验 5.3 实验指导 一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 【实验5-1】已知某种灯泡的寿命服从正态分布,现从一批灯泡中抽取Array 16只,测得其寿命如表5-1(sy5_1.xls)所示: 表5-1 某种灯泡的寿命(单位:小时) 图5-1 数据集 Mylib.sy5_1 1510 1450 1480 1460 1520 1480 1490 1460 1480 1510 1530 1470 1500 1520 1510 1470

求该灯泡平均使用寿命90%、95%及99%的置信区间,并指出置信区间长度与置信水平的关泡寿命。 (1) y (2) 选择菜单“Analyze (分析)”→“Distribu on(Y)”对话框中选定分析变量:sm ,如图5-2左所示。 (3) 单击“Output ”按钮,在打开的对话框(基本置信区间)”复选框,如图5-2右。两次单击“OK ”系。 假设上述数据已存放于数据集Mylib.sy5_1中,如图5-1所示,变量sm 表示灯实验步骤如下: 启动INSIGHT 模块,并打开数据集M lib.sy5_1。 tion(Y)(分布)”。在打开的“Distributi 中选中“Basic Confidence interval 按钮,得到结果,如图5-3所示。 图5-2 区间估计的设置 (Std Dev )、方(信下限(LCL )和置信上限(UCL )。样样本,灯泡平均使用寿命的置信水平为间为(1476.8034,1503.1966)。 (4) 选择菜单间)”→“Others (其他)”,在打开的“Basic Confiden 5-4所示。 结果包括一个名为“95%Confidence Intervals (95% 置信区间)”的列表,表中给出了均值(Mean ) 、标准差 图5-3 95%置信区间 差(Variance )的估计值Estimate )、置 结果表明,根据抽 95%的置信区 “Tables (表)”→“Basic Confidence Interval (基本置信区ce Interval ”对话框中修改置信水平,如图 水平的提高,置信区间的长度在增加。 脉搏数如表5-2(sy5_2.xls )所示: 图5-4 90%、97.5%置信区间 可以看到,由于置信【实验5-2】正常人的脉搏平均每分钟72次,某医生测得10例“四乙基铅中毒”患者的

统计学习题区间估计与假设检验..学习资料

第五章抽样与参数估计 一、单项选择题 1、某品牌袋装糖果重量的标准是(500±5)克。为了检验该产品的重量是否符合标准,现从某日生产的这种糖果中随机抽查10袋,测得平均每袋重量为498克。下列说法中错误的是( B ) A、样本容量为10 B、抽样误差为2 C、样本平均每袋重量是估计量 D、498是估计值 2、设总体均值为100,总体方差为25,在大样本情况下,无论总体的分布形式如何,样本平均数的分布都服从或近似服从趋近于( D ) A、N(100,25) B、N(100,5/n) C、N(100/n,25) D、N(100,25/n) 3、在其他条件不变的情况下,要使置信区间的宽度缩小一半,样本量应增加( C ) A、一半 B、一倍 C、三倍 D、四倍 4、在其他条件不变时,置信度(1–α)越大,则区间估计的( A ) A、误差范围越大 B、精确度越高 C、置信区间越小 D、可靠程度越低 5、其他条件相同时,要使抽样误差减少1/4,样本量必须增加( C ) A、1/4 B、4倍 C、7/9 D、3倍 6、在整群抽样中,影响抽样平均误差的一个重要因素是( C ) A、总方差 B、群内方差 C、群间方差 D、各群方差平均数 7、在等比例分层抽样中,为了缩小抽样误差,在对总体进行分层时,应使( B )尽可能小 A、总体层数 B、层内方差 C、层间方差 D、总体方差 8、一般说来,使样本单位在总体中分布最不均匀的抽样组织方式是( D ) A、简单随机抽样 B、分层抽样 C、等距抽样 D、整群抽样 9、为了了解某地区职工的劳动强度和收入状况,并对该地区各行业职工的劳动强度和收入情况进行对比分析,有关部门需要进行一次抽样调查,应该采用( A ) A、分层抽样 B、简单随机抽样 C、等距(系统)抽样 D、整群抽样 10、某企业最近几批产品的优质品率分别为88%,85%,91%,为了对下一批产品的优质品率进行抽样检验,确定必要的抽样数目时,P 应选( A ) A、85% B、87.7% C、88% D、90% 二、多项选择题 1、影响抽样误差大小的因素有(ADE ) A、总体各单位标志值的差异程度 B、调查人员的素质

实验四区间估计及假设检验

实验4 区间估计与假设检验 利用样本对总体进行统计推断,主要有两类问题:一类是估计问题,另一类是检验问题。参数估计是根据样本的统计量来对总体的参数进行估计,假设检验则是利用样本的统计量来检验事先对总体参数或分布特性所作的假设是否正确。 利用SAS软件中的INSIGHT模块和“分析家”功能以及编程的方法,均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间,在不同的检验(显著)水平下对总体的参数和分布特性进行检验。 在对总体参数作区间估计和假设检验之前,常常需要判断总体分布是否为正态分布。检验数据是否来自正态分布总体,应用中常用分布拟合图、QQ图、分布检验等方法。 4.1 实验目的 掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法,掌握使用SAS对总体分布情况进行判断以及正态性检验的方法。 4.2 实验内容 一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 二、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验 三、编程对总体参数进行区间估计与假设检验 四、在INSIGHT和“分析家”模块中研究分布并使用UNIV ARIATE过程对总体分布进行正态性检验 4.3 实验指导 一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 【实验4-1】已知某种灯泡的寿命服从正态分布,现从一批灯 图4-1 数据集Mylib.sy4_1 泡中抽取16只,测得其寿命如表4-1(sy4_1.xls)所示: 表5-1 某种灯泡的寿命(单位:小时) 系。 假设上述数据已存放于数据集Mylib.sy4_1中,如图4-1所示,变量sm表示灯泡寿命。 实验步骤如下: (1) 启动INSIGHT模块,并打开数据集Mylib.sy4_1。 (2) 选择菜单“Analyze(分析)”→“Distribution(Y)(分布)”。在打开的“Distribution(Y)”对话框中选定分析变量:sm,如图4-2左所示。 (3) 单击“Output”按钮,在打开的对话框中选中“Basic Confidence interval(基本置信

假设检验与区间估计

一个例子 甲、乙两人做游戏,由甲掷一枚硬币。两人约定,出现正面向上则甲胜,否则乙胜。若连续5次均正面向上,这时乙一定会认为甲做了假。分析一下,开始乙认为游戏是公平的,即有这样的看法:P(正面向上)=1/2。于是P(连续5次出现正面向上)= 5 。这是小概率事件,居然在1次试验中发生了。因(1/2)0.03 而乙否定了原来的看法(假定),认为P(正面向上)=1/2不成立,甲就是做假了。 再看一个例子 某餐厅每天营业额服从正态分布,以往老菜单其均值为8000元,标准差为640元。一个新菜单挂出后,九天中平均营业额为8300元,经理很想知道这个差别是否是由于新菜单而引起的。 建立假设,为了评估新菜单的好坏,先建立一个命题:“新老菜单的平均营业额之间无差异”。这个命题为原假设,记为 H。假设检验就是要确定这个原假 设是真还是假。 如果能确定原假设为假时就拒绝它,那么我们将面临如下三个命题的选择:命题1:新菜单的平均营业额比老菜单高 命题2:新菜单的平均营业额不如老菜单 命题3:新老菜单的平均营业额之间有显著差异 小概率原则:小概率事件在一次观察中基本不发生。 假设检验有两个特点 第一,假设检验用了反证法。为了检验一个假设是否成立,人们首先假设它是真的,观其会产生什么后果,如果导致了一个不合理的现象出现,则认为假设是不合理的,拒绝假设。反之,如果没有导致不合理的现象出现,则认为假设是合理的,接受假设。 第二,假设检验采用的反证法区别于一般的反证法。假设检验中所采用的反证法是带有概率性质的反证法。所谓假设的不合理,不是绝对的矛盾,而是基于

人们在实践中广泛采用的小概率事件的几乎不可能原则。 区间估计与假设检验的异同 ★区间估计与假设检验均为根据样本信息推断总体的参数问题。 ★区间估计是根据样本资料估计总体参数的真值,而假设检验是根据样本资料检验总体参数的先验假设是否成立。 ★区间估计通常求以样本估计值为中心的双侧置信区间,而假设检验不仅有双侧检验也有单侧检验。 ★区间估计立足于大概率,即置信度,而假设检验立足于小概率,即显著性水平。 区间估计与假设检验的异同(续) 两者都是根据样本信息对总体参数进行推断,都以抽样分布为理论依据,都建立在概率论基础上,推断结果都有一定的可信程度或风险,对同一实际问题的参数进行推断,使用同一样本、同一统计量、同一分布。所以,两者可以相互转换。这种相互转换形成了区间估计与假设检验的对偶性。 例如 可见,区间估计中的置信间对于假设检验接受域,置信区间之外的区域就是拒绝域。 评价区间估计的两个标准 (1)估计的可靠度。置信度1α-反映了区间估计的可靠度。如置信水平 1α-=0.95,说明估计区间(12 ??,θθ)以95%的概率包含总体的参数θ。或者说,100个这样的估计区间中,平均有95个包含了总体参数θ。 220~(0,1) )1()(),,,X X X X X Z N Z P Z X X X Z Z Z ααααααασσμσαα α μαμσσμσμμ=-=≤=->=≤-≤-≤≤+=≤2X 222 若总体方差已值,则有 在一定置信水平(1-)下,有 P(Z Z 当总体均值未值,则在(1-)下的置信区间为 -Z Z Z Z 若事先假设可求出统计量当时,不属于小概率事件, 应接受原假设。反之,拒绝原假设。

化验报告单模板

化验报告单模板 篇一:肝功检验报告单模板 姓名:邹晓丽性别: 年龄: 女 22岁 病历号: 病区: 床号: 类型: 血清血型: 急诊:否 样本编号: 送检医生:段英(公卫)送检科室: 公共卫生 样本性状: 临床诊断: 项目简称项目全称结果浓度项目单位结果描述备注参考范围 T-BIL D-BIL ALT AST ALB UREA CREA GLU I-BIL HBsAg HBsAb HBeAg HBeAb HBcAb AFP 总胆红素直接胆红素丙氨酸氨基转移酶天门冬氨酸氨基转移白蛋白尿素肌酐葡萄糖间接胆红素乙肝表面抗原乙肝表面抗体 e抗原 e抗体核心抗体甲胎蛋白 5 阴性阴性阴性阴性阴性阴性 μmo1/L μmo1/L U/L U/L g/L mo1/mL μmo1/L mo1/L g/mL 正常正常正常正常正常正常正常正常正常 LRL;EDT LRL;EDT LRL;EDT

<= <= 阴性阴性阴性阴性阴性阴性 检验时间:送检时间:提交时间: 审核者: 检验者:赵琪 本测试结果只对本标本负责 姓名:吴利性别: 年龄: 女 22岁 病历号: 病区: 床号: 类型: 血清血型: 急诊:否 样本编号: 送检医生:段英(公卫)送检科室: 公共卫生 样本性状: 临床诊断: 项目简称项目全称结果浓度项目单位结果描述备注参考范围 T-BIL D-BIL ALT AST ALB UREA CREA GLU I-BIL HBsAg HBsAb HBeAg HBeAb HBcAb AFP 总胆红素直接胆红素丙氨酸氨基转移酶天门冬氨酸氨基转移白蛋白尿素肌酐葡萄糖间接胆红素乙肝表面抗原乙肝表面抗体 e抗原 e抗体核心抗体甲胎蛋白 26 阴性阴性阴性阴性阴性阴性 μmo1/L μmo1/L U/L U/L g/L mo1/mL μmo1/L mo1/L

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第十章 双样本假设检验及区间估计 一、填空 1.所谓独立样本,是指双样本是在两个总体中相互(独立 )地抽取的。 2 )和 N(μ2, 2 n 1 和 n 2 的独立随机样本,那么两个样本的均值 2.如果从 N(μ 1, σ1 σ2 )两个总体中分别抽取容量为 2 2 差 ( X 1 ― X 2 )的抽样分布就是 N (( μ1 ― μ2, 1 + 2 ) )。 n 1 n 2 3.两个成数的差可以被看作两个(均值 )差的特例来处理。 4.配对样本,是两个样本的单位两两匹配成对,它实际上只能算作(一个 )样本,也称关联样本。 5.配对样本均值差的区间估计实质上是( μd )的单样本区间估计 6. 当 n 和 n 逐渐变大时, ( X 1 ― X 2 )的抽样分布将接近 (正态 )分布。 1 2 7.使用配对样本相当于减小了(一半 )的样本容量。 8. 在配对过程中,最好用(掷硬币 )的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组。 9. 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于(实验刺激 )。 10. 方差比检验,无论是单侧检验还是双侧检验, F 的临界值都只在( 右 )侧。 二、单项选择 1.抽自两个独立正态总体样本均值差 ( X 1 ― X 2 )的抽样分布是( B )。 2 2 2 2 2 2 2 2 A N(μ 1―μ2, 1 ― 2 ) B N(μ1― μ2, 1 + 2 ) C N(μ1+μ2, 1 ― 2 )D N(μ1+μ2, 1 + 2 ) n 1 n 2 n 1 n 2 n 1n 2 n 1 n 2 2.两个大样本成数之差的分布是( B )。 A N( p 1 - p 2 , p 1 q 1 ― p 2 q 2 ) B N( p 1 - p 2 , p 1q 1 + p 2 q 2 ) n 1 n 2 n 1 n 2 C N( p 1 + p 2 , p 1q 1 ― p 2q 2 ) D N( p 1 + p 2 , p 1 q 1 + p 2 q 2 ) n 1 n 2 n 1 n 2 7.关于配对样本,正确的说法有 [ ] A . 它只有一个样本; B 对样本中每个个体要观测两次; C 样本来自于两个总体; D 样本来自于同一个总体 3.为了检验两个总体的方差是否相等,所使用的变量抽样分布是( A )。 A F 分布 B Z 分布 C t 分布 D 2 分布 4.配对小样本的均值 d 的抽样分布是( C )。 A Z 分布 B 自由度为 n 的 t 分布 C 自由度为 (n — 1)的 t 分布 D 自由度为 (n — 1)的 2 分布 5.若零假设中两总体成数的关系为 p 1= p 2,这时两总体可看作成数 p 相同的总体,它们的点估计值是( D )。 A p 1 + p 2 B p 1 p 2 C p 1 -p 2 n 1 p 1 n 2 p 2 D n 1 n 2 6.在 σ12 和 σ2 2 未知,但可假定它们相等的情况下, σ的无偏估计量 S 是( A )。

双样本假设检验与区间估计练习题

第十章双样本假设检验及区间估计第一节两总体大样本假设检验 两总体大样本均值差的检验·两总体大样本成数差的检验 第二节两总体小样本假设检验 两总体小样本均值差的检验·两总体小样本方差比的检验 第三节配对样本的假设检验 单一试验组的假设检验·一试验组与一控制组的假设检验·对实验设计与相 关检验的评论 第四节双样本区间估计 σ 2和σ22已知,对双样本均数差的区间估计·σ12和σ22未知,对对双样本均1 值差的区间估计·大样本成数差的区间估计·配对样本均值差的区间信计 一、填空 1.所谓独立样本,是指双样本是在两个总体中相互()地抽取的。 2.如果从N(μ1,σ12)和N(μ2,σ22)两个总体中分别抽取容量为n1和n2的独立随机样本,那么两个样本的均值差(1X―2X)的抽样分布就是N()。 3.两个成数的差可以被看作两个()差的特例来处理。 4.配对样本,是两个样本的单位两两匹配成对,它实际上只能算作()样本,也称关联样本。 5.配对样本均值差的区间估计实质上是()的单样本区间估计 6.当n1和n2逐渐变大时,(1X―2X)的抽样分布将接近()分布。

7.使用配对样本相当于减小了( )的样本容量。 8. 在配对过程中,最好用( )的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组。 9. 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于( )。 10. 方差比检验,无论是单侧检验还是双侧检验,F 的临界值都只在( )侧。 二、单项选择 1.抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是( )。 A N (μ1―μ2,121n σ―222n σ) B N (μ1―μ2,121n σ+22 2n σ) C N (μ1+μ2,121n σ―2 22n σ) D N (μ1+μ2,121n σ+22 2n σ) 2.两个大样本成数之差的分布是( )。 A N (∧ 1p -∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ,111n q p +2 22n q p ) C N (∧ 1p +∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ,111n q p +2 22n q p ) 3.为了检验两个总体的方差是否相等,所使用的变量抽样分布是( )。 A F 分布 B Z 分布 C t 分布 D 2 χ分布 4.配对小样本的均值d 的抽样分布是( )。 A Z 分布 B 自由度为n 的t 分布 C 自由度为(n —1)的t 分布 D 自由度为(n —1)的2χ分布 5.若零假设中两总体成数的关系为p 1=p 2,这时两总体可看作成数p 相同的总体, 它们的点估计值是( )。 A p 1 + p 2 B p 1p 2 C p 1 -p 2 D 2 12 211n n p n p n ++∧ ∧ 6.在σ1 2 和σ2 2未知,但可假定它们相等的情况下,σ的无偏估计量∧ S 是( )。 A 2212 2 211-++n n nS S n B 2212 2211-++n n nS S n ?2 12 1n n n n +

Excel中双样本t检验之等方差异方差假设

Excel 中双样本t 检验之等方差异方差假设 成组资料(非配对资料)的t 检验,是生物统计中必须掌握的基本技能贮备之一。在Excel 完全安装情况下,加载“分析工具库”,之后会在菜单上出现“数据分析”选项,我们会发现“分析工具”中有两个选项,分别是:“t 检验:双样本等方差假设”、“t 检验:双样本异方差假设”。 那么,对于成组资料t 检验,什么时候用等方差,什么时候用异方差呢?最好的办法就是进行“F 检验 双样本方差”齐性检验。如果通过检验,两个样本方差差异不显著,则选用“t 检验:双样本等方差假设”,如果两样本方差差异显著,则选用“t 检验:双样本异方差假设”。 例:有人曾对公雏鸡作了性激素效应试验。将22只公雏鸡完全随机地分为两组,每组11只。一组接受性激素A (睾丸激素)处理;另一组接受激素C (雄甾烯醇酮)处理。在第15天取它们的鸡冠个别称重,所得数据如下表。 题解:在excel 中录入数据,在菜单“数据分析”中,选择“F 检验 双样本方差”,选择A1:A12”所在区域为“变量1的区域”,选择“B1:B12”区域为“变量2 的区域”。勾选标志“a (A )”,默认为0.05,在输出区域中随便找一个单元格(如单元格D1), “确定”(见图1)。 图1 双样本方差的F-检验

图2 t-检验:双样本等方差假设检验 从上图可以看出,p=0.4452221﹥0.05,表示激素A 与激素C 的对应的鸡冠,方差差异不显著。换言之,就是样 本A 与样本B 为等方差,在t 检验 时,就选择“t 检验:双样本等方 差假设”,得到图2结果。 从图2输出结果可以看出,t 检验的结果是p=0.003000143﹤ 0.01,表明差异极显著。也就是说, 激素A 处理的鸡冠重(97mg )极显 著地高于激素C 处理的鸡冠重 (56mg )。 目前不管是本科教材,还是高 职高专教材,生物统计仍是以公式手动计算为主,所采用的基本都是按照“t 检验:双样本等方差假设”,而且很多资料也表示,如果双样本都来源于同一总体,可以采用“t 检验:双样本等方差假设”。但,严格意义而言,应该进行“F 检验 双样本方差”之后,再判断t 检验时,到底是用等方差还是异方差。 例:用甲型流感病毒活疫苗进行预防,一组用气雾法,另一组用鼻腔喷雾法,免疫后采血,分别测定血凝抑制抗体滴度,结果如下,问两法免疫的效果有无差别? 气雾组 40 20 30 25 10 15 25 30 40 10 15 30 鼻腔喷雾法 50 40 30 35 60 70 30 20 25 70 35 25 录入数据,通过“F 检验 双样本方差”,可以看出p=0.04845332﹤0.05,所以t 检验时,应该用双样本异方差假设(见图3)。 通过“t 检验:双样本异方差假设”(见图4),得到p=0.01113641﹤0.05,所以说两种免疫的效果有显著差异。 值得说明的是:本科教材与高职教材,在利用公式手动计算时,不存在双样本方差是相等还是不相等,都采用“等方差”。所以,原教材中用传统的公

双样本假设检验及区间估计练习题(1)

第十章 双样本假设检验及区间估计 第一节 两总体大样本假设检验 两总体大样本均值差的检验·两总体大样本成数差的检验 第二节 两总体小样本假设检验 两总体小样本均值差的检验·两总体小样本方差比的检验 第三节 配对样本的假设检验 单一试验组的假设检验·一试验组与一控制组的假设检验·对实验设计与相关检验的评论 第四节 双样本区间估计 σ12和σ22已知,对双样本均数差的区间估计·σ12和σ22未知,对对双样本均值差的区间估计·大样本成数差的区间估计·配对样本均值差的区间信计 一、填空 1.所谓独立样本,是指双样本是在两个总体中相互( )地抽取的。 2.如果从N (μ1,σ12 )和N (μ2,σ22 )两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本,那么两个样本的均值差(1X ―2X )的抽样分布就是N ( )。 3.两个成数的差可以被看作两个( )差的特例来处理。 4.配对样本,是两个样本的单位两两匹配成对,它实际上只能算作( )样本,也称关联样本。 5.配对样本均值差的区间估计实质上是( )的单样本区间估计 6.当n 1和n 2逐渐变大时,(1X ―2X )的抽样分布将接近( )分布。 7.使用配对样本相当于减小了( )的样本容量。 8. 在配对过程中,最好用( )的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组。 9. 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于( )。

10. 方差比检验,无论是单侧检验还是双侧检验,F 的临界值都只在( )侧。 二、单项选择 1.抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是( )。 A N (μ1―μ2, 12 1n σ―2 22n σ) B N (μ1 ―μ2 ,121n σ+ 2 2 2 n σ) C N (μ1 +μ2 , 1 2 1n σ― 2 2 2 n σ) D N (μ1+μ2, 1 21n σ+ 2 2 2n σ) 2.两个大样本成数之差的分布是( )。 A N (∧ 1p -∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ,111n q p +2 2 2n q p ) C N (∧ 1p +∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ,111n q p +2 2 2n q p ) 3.为了检验两个总体的方差是否相等,所使用的变量抽样分布是( )。 A F 分布 B Z 分布 C t 分布 D 2χ分布 4.配对小样本的均值d 的抽样分布是( )。 A Z 分布 B 自由度为n 的t 分布 C 自由度为(n —1)的t 分布 D 自由度为(n —1)的2 χ分布 5.若零假设中两总体成数的关系为p 1=p 2,这时两总体可看作成数p 相同的总体,它们的点估计值是( )。 A p 1 + p 2 B p 1p 2 C p 1 -p 2 D 2 12 211n n p n p n ++∧ ∧ 6.在σ12 和σ22 未知,但可假定它们相等的情况下,σ的无偏估计量∧ S 是( )。 A 2212 2 211-++n n nS S n B 2212 2211-++n n nS S n ?2 12 1n n n n + C 2 12 1n n n n +σ D 2 22 1 2 1n n σσ+ 三、多项选择

实验二单样本符号检验

非参数统计分析 实 验 指 导 书

朱宁编 2012.3.12 实验二单样本符号检验 一.实验目的 1.了解Excel、Minitab程序结构及其使用方法; 2.会用Excel、Minitab对数据进行预处理; 3.会用符号检验法来解决中位数的检验问题。 二.实验要求 1. 会用Excel、Minitab软件对建立的数据集进行分析; 2. 掌握中位数检验问题的符号检验法及其步骤。 三.实验原理 1.基本原理 在对总体分布不做任何假设的前提下,当原假设错误!未找到引用源。:(已知)为真时,大于错误!未找到引用源。的数据个数S+与小于错误!未找到引用源。的数据个数S-应该很接近;若两者相差太大,就有理由拒绝原假 设。 2.单样本中位数符号检验的适用范围 1)在数据呈偏态分布的情况下,我们可能对总体的中位数更感兴趣,希望对总 体的中位数做出推断,这时可以使用符号检验(sign test)的方法。 2)在非正态总体小样本的情况下,如果要对总体分布的位置进行推断,由于t 检验不适用,也可使用符号检验的方法。 3.符号检验的基本思想 每个数据都减去零假设中的中位数,记录其差值的符号。计算正、负符号的个数(差值为0的不计算在任何一个中),当原假设为真时二者应该很接近;若两者相差太远,就有理由拒绝原假设。 4.符号检验问题的原假设和备择假设 该假设检验有三种情况:原假设错误!未找到引用源。为:错误!未找到引用源。,其中错误!未找到引用源。是给定的常数.备择假设错误!未找到引用源。分别是:错误!未找到引用源。、错误!未找到引用源。和错误!未找到引用源。.

5.符号检验的检验统计量 检验统计量:错误!未找到引用源。 记号“#”表示计数,即S+是集合G中的元素,其中G是使得错误!未找到引用源。成立的错误!未找到引用源。(错误!未找到引用源。)构成的集合。错误!未找到引用源。 1)在原假设成立的条件下,检验统计量错误!未找到引用源。服从二项分布。 2)按照这个概率可以根据二项分布计算得到P值,从而得出检验的结论。 四.应用实例 【例1】某市劳动和社会保障部门的资料说明,1998年高级技术师的年收入的中位数为21700元.该市某个行业有一个由50名高级技师组成的样本.这些高级技师的年收入如下表: 用符号检验法来解决中位数的检验问题的步骤如下: ①给出原假设和备择假设。针对该问题,经计算,这50名高级技师年收入的中位数为23276,超过了全市高级技师年收入的中位数21700.因此,这个假设检验问题的原假设和备择假设分别为: 错误!未找到引用源。 ②用统计软件Minitab进行符号检验的步骤: a)将表1高级技师的年收入数据放在Excel里面做成一列; b)输入数据:将Excel表中50个高级技师的年收入数据输入到C1列; c)选择Stat(统计)下拉菜单;

第十章 双样本假设检验及区间估计练习题

第十章 双样本假设检验及区间估计 一、填空 1.所谓独立样本,是指双样本是在两个总体中相互(独立 )地抽取的。 2.如果从N (μ1,σ12 )和N (μ2,σ22 )两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本,那么两个样本的均值 差(1X ―2X )的抽样分布就是N ((μ1―μ2,121n σ+2 2 2n σ) )。 3.两个成数的差可以被看作两个(均值 )差的特例来处理。 4.配对样本,是两个样本的单位两两匹配成对,它实际上只能算作(一个 )样本,也称关联样本。 5.配对样本均值差的区间估计实质上是( μd )的单样本区间估计 6.当n 1和n 2逐渐变大时,(1X ―2X )的抽样分布将接近(正态 )分布。 7.使用配对样本相当于减小了(一半 )的样本容量。 8. 在配对过程中,最好用(掷硬币 )的方式决定“对”中的哪一个归入实验组,哪一个归入控制组。 9. 单一实验组实验的逻辑,是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于(实验刺激 )。 10. 方差比检验,无论是单侧检验还是双侧检验,F 的临界值都只在( 右 )侧。 二、单项选择 1.抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是(B )。 A N (μ1―μ2,121n σ―222n σ) B N (μ1―μ2,121n σ+222n σ) C N (μ1+μ2,121n σ―2 22n σ) D N (μ1+μ2,121n σ+222n σ) 2.两个大样本成数之差的分布是(B )。 A N (∧ 1p -∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ,111n q p +2 22n q p ) C N (∧ 1p +∧ 2p ,111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ,111n q p +2 22n q p ) 7.关于配对样本,正确的说法有[ ] A . 它只有一个样本; B 对样本中每个个体要观测两次; C 样本来自于两个总体; D 样本来自于同一个总体 3.为了检验两个总体的方差是否相等,所使用的变量抽样分布是(A )。 A F 分布 B Z 分布 C t 分布 D 2 χ分布 4.配对小样本的均值d 的抽样分布是( C )。 A Z 分布 B 自由度为n 的t 分布

区间估计与假设检验

本讲自测(占一定期末成绩) 1 【单选题】 在均数为μ,方差为σ^2的正态总体中随机抽样,每组样本含量n相等,z=(X-μ)/σx,则z≥1.96的概率是 ?A、 P>0.05 ?B、 P≤0.05 ?C、 P≥0.025 ?D、 P≤0.025 正确答案:D 我的答案:C得分:0.0分 2 【单选题】 下列 ______公式可用于估计95%样本均数分布范围。 ?A、 ±1.96S ?B、

±1.96 ?C、 μ±1.96 ?D、 ±t0.05 正确答案:C 我的答案:C得分:3.3分 3 【单选题】 将同类高血压病患者若干随机分成两组,一组给予传统医疗方法,另一组给予新医疗方法,以各组治疗前后血压的平均下降值为指标,比较两种医疗方法的效果。关于该研究的设计要求,下列除以____外 ?A、 两组受试对象相同 ?B、 两组治疗方法不同 ?C、 两组治疗效果不同 ?D、 两组观察指标相同

正确答案:C 我的答案:C得分:3.3分4 【单选题】 抽样误差主要指: ?A、 个体值和总体参数值之差 ?B、 个体值和样本统计量值之差 ?C、 样本统计量值和总体参数值之差 ?D、 样本统计量值和样本统计量值之差 ?E、 总体参数值和总体参数值之差 正确答案:C 我的答案:C得分:3.3分5 【单选题】 假设检验的一般步骤中不包括以下哪一条?A、 选定检验方法和计算检验统计量

?B、 确定P值和作出推断性结论 ?C、 对总体参数的范围作出估计 ?D、 计算P值 ?E、 建立假设和确定检验水准 正确答案:C 我的答案:C得分:3.3分6 【单选题】 要减少抽样误差,最切实可行的方法是?A、 增加观察对象(样本含量) ?B、 控制个体变异 ?C、 遵循随机化原则抽样 ?D、

spss 单样本t检验操作步骤

spss单样本t检验Analyze----compare Means----one sample T test 输入方式 实验数据 12 12 1 2 1 2 3 4 5 6 4 9 5 直接输入数据

Sig=0.000 差异显著

独立样本t检验(两组数据) Analyze-----compare Means----Independent-samples T test 输入方式 试验分组实验数据 1 12 1 13 1 12 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 两组数据个数可以不同

成组数据t检验 Analyze----compare Means-----paired-samples T test

单因素方差分析 Analyze---compare means----one-way ANOV A(analyze of variance)

Factor (因素)1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3(分组) Dependent List 试验数据 polynomial lines contrast---polynomial---Degree---linear post Hoc Multiple comparisons-----LSD(Duncan 邓肯检验) 先选方差齐性在结果中判断Sig 值?<0.05(差异显著)若不齐则进行数据转化。 数据输入 分组试验数据 1 12 1 13 1 13 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 双因素方差分析 Analyze-----General linear Model-----univariate Dependent Variable(因变因素)因别的数字变化而变化 Fixed Factor (固定因素) Random Factors(随机因素) Model-----custom-----Build Term---Interaction(交互作用)----Main effects(主因素) Contrast--- simple---first----change Plot Hoc----LSD (Duncan)

区间估计、假设检验练习题

a)某大学为了了解学生每天上网的时间,在全校7500名学生中采取重复抽样的方法 求该校大学生平均上网时间的置信区间,置信水平为95%。 b)某居民小区为研究职工上班从家到单位的距离,抽取了由16人组成的一个随机样 本,他们到单位的距离(单位:千米)分别是: 假定总体服从正太分布,求职工上班从家里到单位平均距离的95%的置信区间。 c)顾客到银行办理业务时往往需要等待一段时间,而等待时间的长短与许多因素有 关,比如,银行业务员办理业务的速度,顾客等待排队的方式等。为此银行准备采 取两种排队方式进行试验。第一种排队方式是:所有顾客都进行一个等待队列;第 二种排队方式是:顾客在三个窗口处列队三排等待。为比较那种排队方式使顾客等 待的时间更短,银行各随机抽取10名顾客,他们在办理业务时所等待的时间(单 要求(1)构建第一种排队方式等待时间标准差的95%的置信区间; (2)构建第二种排队方式等待时间标准差的95%的置信区间; (3)根据(1)与(2)的计算结果,你认为那种排队方式更好? d)为了控制贷款规模,某商业银行有个内部要求,平均每项贷款数额不能超过60万元。随着经济的发展,贷款规模有增大的趋势。银行经理想了解在同样项目条件下,贷款的平均规模是否明显地超过60万元,故一个n=144的随机样本被抽出,测得x=68.1万元,s=45。用a=0.01的显著性水平,采用p值进行检验。 e) 有人说在大学中男生的学习成绩比女生的学习成绩好。现从一个学校中随机抽取 了25名男生和16名女生,对他们进行了同样题目的测试。测试结果表明,男生的平均成绩为82分,方差为56分,女生的平均成绩为78分,方差为49分。假设显著性水平α=0.02,从上述数据中能得到什么结论? f) 糖厂用自动打包机打包,每包标准重量是100千克。每天开工后需要检验一次打包 机工作是否正常。某日开工后测得9包重量(单位:千克)如下: 99.3 98.7 100.5 101.2 98.3 99.7 99.5 102.1 100.5 已知包重服从正态分布,试检验该日打包机工作是否正常(a=0.05)? 区间估计、假设检验课堂练习 1.【例】一家食品生产企业以生产袋装食品为主,为对食品质量进行监测,企业质检部门经常要进行抽检,以分析每袋重量是否符合要求。现从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋,测得每袋重量如下表所示。已知产品重量的分布服从正态分布,且总体标准差为10g。试估计该批产品平均重量的置信区间,置信水平为95%

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