高二数学独立性检验

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【高中数学】列联表与独立性检验(课件) 高二数学(人教A版2019选择性必修第三册)

【高中数学】列联表与独立性检验(课件) 高二数学(人教A版2019选择性必修第三册)
当 2<xα时,没有充分的证据推断H0不成立,可以认为X和Y独立.
这种利用 2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为 2独立性检验,
简称独立性检验 .
探究新知
下表为独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值
α

0.1
2.706
0.05
3.841
0.01
6.635
0.005
7.879
0.001
根据小概率值α=0.001的独立性检验,推断H0不成立,即认为吸烟与
患肺癌有关联,此推断犯错误的概率不大于0.001.
典型例题
根据表中数据计算,不吸烟者中不患肺癌和患肺癌的频率分别为
7775/7817≈0.9946 和 42/7817≈0.0054
吸烟者中不患肺癌和患肺癌的频率分别为
2099/2148≈0.9772 和 49/2148≈0.0228
中有 43 人的饮食以蔬菜为主,另外 27 人则以肉类为主;六十岁以下的人中有
21 人饮食以蔬菜为主,另外 33 人则以肉类为主.请根据以上数据作出饮食习
惯与年龄的列联表,并利用 P(Y=1|X=0)与 P(Y=1|X=1)判断二者是否有关系.
[解]
用 Ω 表示共调查了 124 人所构成的集合,定义一对分类变量 X 和 Y
性数有无差别,铅中毒病人与尿棕色素为阳性是否有关系?
探究新知
[解]
病人组中尿液为阳性和阴性的频率分别为:
29
7
≈0.805 6 和 ≈0.194 4.
36
36
对照组中尿液为阳性和阴性的频率分别为:
9
28
≈0.243 2 和 ≈0.756 8.
37
37

高二数学独立性检验

高二数学独立性检验

口服 注射 合计
有效 58 64 122
无效 40 31 71
合计 98 95 193
例题选讲 例2.气管炎是一种常见的呼吸道疾病,医药研究人员
对两种中草药治疗慢性气管炎的疗效进行对比,所 得数据如图所示,问:它们的疗效有无差异.
复方江剪刀草 胆黄片 合计
有效 184 91 275
无效 61 9 70
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练习一 1.以下关于独立性检验的说法中,正确说法的序号
是—①——③—④——. ①独立性检验依赖于小概率原理;
②独立性检验得到的结论一定正确;
③样本不同,独立性检验的结论可能有差异;
④独立性检验不是判断两事物是否相关的唯一方法.
复习回顾 1.用χ2统计量来研究两个分类变量之间的相关关系的
方法称为—独——立—性——检—验——. 2.在2×2列联表中,计算卡方χ2统计量的公式是——.
3.一般地,对于两个研究对象Ⅰ和Ⅱ,Ⅰ和Ⅱ分别有两 类取值,要推断“Ⅰ和Ⅱ有关系”可按下面的步骤进 行: ①提出假设H0:—————————; ②根据2×2列联表与χ2公式计算χ2的值; ③查对————,作出判断.
练习二 3.调查者询问72名男女大学生在购买食品时是否看
营养说明,得到如表所示的数据,从表中的数据分析 大学生的性别与看不看营养说明之间有没有关系?
男大学生 女大学生
合计
看营养说 明
28 16 44
不看营养说 明 8
20 28
合计
36 36 72
Hale Waihona Puke 练习二 4.网络对现代人的生活影响较大,尤其是青少年.为了
复习回顾
4.①若观测值χ2—≥—10.828,则有99,9%的把握认为 “Ⅰ

8.3列联表与独立性检验课件-高二数学人教A版选择性必修第三册

8.3列联表与独立性检验课件-高二数学人教A版选择性必修第三册

自主学习
2. 2×2 列联表:
一般地,假设有两个分类变量 X 和 Y,它们的取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其
样本频数列联表(称为 2×2 列联表)为
y1
y2
合计
x1 x2 合计
a c a+c
b d b+d
a+b c+d a+b+c+d
自主学习
(1)列联表是两个或两个以上分类变量的汇总统计表,现阶段我们仅研究 两个分类变量的列联表,并且每个分类变量只取两个值,这样的列联表 称为2×2列联表. (2)列联表有助于直a 观地观测数据之间的关系,如a表示既满足x1,又满 足y1的样本量,a+b 表示在x1情况下,又满足y1条件的样本所占的频率.
课后作业
对应课后练习
经典例题
题型二 独立性检验
解: (1)2×2 列联表如表所示:
教师年龄
对新课程教学模式
赞同
不赞同
老教师
10
10
青年教师
24
6
合计
34
16
合计
20 30 50
经典例题
题型二 独立性检验
(2)零假设为 H0:对新课程教学模式的赞同情况与教师年龄无关.
由公式得
χ2=50×
10×6-24×10 34×16×20×30
63
117
180
女生
42
82
124
合计
105
199
304
根据表中数据,则下列说法正确的是________.(填序号) ①性别与知道想学专业有关; ②性别与知道想学专业无关; ③女生比男生更易知道所学专业.
当堂达标
② 解析:
χ2=304×1806×31×2842×-10452××119197

8.3.2独立性检验 课件—高二下数学人教A版(2019)选择性必修第三册

8.3.2独立性检验 课件—高二下数学人教A版(2019)选择性必修第三册

P( x )
2
临界值xα
的方法称为χ2独立性检验,
读作“卡方独立性检验”,
简称独立性检验.
概率值α越小,临界值xα越大.
这种利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立
性检验,读作“卡方独立性检验”,简称独立性检验.
犯错误的
概率
例2: 依据小概率值α=0.1的χ2独立性检验,分析例1中的抽样数据,
甲校
乙校
合计
你认为“两校学生的数
学成绩优秀率存在差异”
这一结论是否有可能是
错误的?
因此,需要找到一种更为合理的推断方法,希望能对出现错误
判断的概率有一定的控制或估算。
本节课给到一个方法:独立性检验
独立性检验是一种“概率反证法”。依据是小概率原理(在一次实
验中几乎不可能发生)
找到了,假设不成立,嫌
疑人有罪。
例4 :为研究吸烟是否与肺癌有关,某肿瘤研究所采取有放回简单随机
抽样的方法,调查了9965人,得到成对样本观测数据的分类统计结果,
如下表所示. 依据小概率值α=0.001的独立性检验,分析吸烟是否会增加
患肺癌的风险.
解:零假设为H0: 吸烟与患肺癌之间
无关联,由表中数据可得
9965(7775 49 42 2099)
数学成绩
不优秀
优秀
合计
甲校
乙校
合计
解:零假设为H0:分类变量X与Y相互独立,即两校学生的数学成绩优
秀率无差异根据表中的数据,计算得到
2
88

(33

7

10

38)
2
0.837 2.706 x0.1

【教案】独立性检验(第一课时)教学设计高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册

【教案】独立性检验(第一课时)教学设计高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册

课程名称高中数学选择性必修第三册第八章8.3.2独立性检验教学设计课时第一课时1.教材内容分析独立性检验是研究随机变量独立性的一种统计方法,为了解总体中两个分类变量是否相互独立,可以从总体中抽取简单随机样本,整理成一个2x2的列联表,独立性检验就是根据列联表检验两个分类变量是否相互独立。

独立性检验本质上是一种概率推断,是一种依据概率进行“二中选一”的方法,即根据样本数据,在“H0:无实质差异”与H1:有实质差异”这两种推断中选择其一,这是一种“概率反证法”,通过样本构造的小概率事件是否出现来判断总体假设的真伪。

独立性检验的数学基础是条件概率与独立事件概率的乘法公式,其推断步骤可分为:第一步,提出想验证的假设H0,称为零假设;第二步,若假设H0成立,构造一个只有在小概率α的情况下才能观察到的现象χ2;第三步,依据样本数据确认是否观察到了现象χ2;第四步,若能观察到现象χ2的情况下,则推断假设H0是错误的,此时便可以拒绝H0,而选择假设H1;第五步,若未能观察到现象χ2,则无法拒绝假设H0,可选择假设H0。

独立性检验是从样本数据中发现关系,是成对样本数据统计分析的重要内容,是依据数据进行合理推理的典型方法,体现了数学的理性精神,也是提升数据分析和逻辑推理素养的重要素材。

基于以上分析,确定本节课的重点:独立性检验的基本思想和独立性检验的基本方法。

2.学习者特征分析本节内容对学生来说难度较大,涉及的基础知识有古典概型、条件概率、频率稳定到概率的原理及分类变量独立性的概念,涉及的统计思想方法主要是假设检验的思想方法。

教科书结合丰富的实例,通过问题引导,采取了由易到难、逐步深人的处理方式,使学生了解独立性检验的基本思想。

在本节教学中,应通过具体案例渗透独立性检验的基本思想和方法,使学生了解统计推断可能犯错误的特点,避免单纯地记忆独立性检验的基本步骤和机械地套用公式解决问题。

应注重培养学生理论联系实际的意识,提高学生解决实际问题的能力.3.教学目标知识目标:基于2×2列联表,通过实例了解独立性检验的基本思想;能力目标:熟练掌握独立性检验的基本步骤;素养目标:会用独立性检验解决简单的实际问题,提升数据分析能力。

高二数学人选修课件第三章独立性检验的基本思想及其初步应用

高二数学人选修课件第三章独立性检验的基本思想及其初步应用

Fisher确切概率法
定义
Fisher确切概率法是一种基于超几何分布的假设检验方法,用于检验两个分类变量之间 的独立性。
原理
Fisher确切概率法通过计算所有可能的表格排列组合中,比观察结果更极端或同样极端 的表格出现的概率之和,从而得到检验统计量的精确分布,并据此进行假设检验。
应用场景
适用于样本量较小或列联表中有格子期望频数过小的情况,此时卡方检验可能不再适用 。
自由度
在独立性检验中,自由度通常等于(行数-1)*(列 数-1),用于调整卡方统计量的分布。
显著性水平
用于判断拒绝原假设的可靠程度,通常取0.05或 0.01。
独立性检验的意义
80%
判断分类变量是否独立
通过独立性检验,可以判断两个 分类变量是否独立,从而进一步 分析它们之间的关系。
100%
为后续分析提供基础
05
实例分析:独立性检验的应用
实例一:医学研究中基因与疾病关联性的分析
01
02
03
04
研究目的
探讨特定基因与某种疾病之间 的关联性,为疾病的预防、诊 断和治疗提供依据。
数据收集
收集大量患者的基因数据和疾 病信息,以及健康人群的基因 数据作为对照。
独立性检验
利用独立性检验的方法,分析 基因与疾病之间是否存在统计 学上的显著关联。
结果解读
如果检验结果显示产品满意度与品牌忠诚度之间 存在显著关联,则企业可以针对提高产品满意度 来增强消费者的品牌忠诚度。
实例三
研究目的
数据收集
探讨教育水平与职业成功之间的关系,为 教育政策制定和职业规划提供依据。
收集大量个体的教育水平数据和职业成功 指标(如收入、职位等),以及可能影响 职业成功的其他因素数据。

独立性检验的基本思想及其初步应用参考模板范本

独立性检验的基本思想及其初步应用参考模板范本
最后,根据随机变量K2的含义,查临界值表。先确 定分类变量无关的可信度,再转化得到我们有多大把握 认为两个分类变量是有关的。
反证法原理与独立性检验原理
反证法原理:
在一个已知假设 下,如果推出一 个矛盾,就证明 了这个假设不成 立。
独立性检验原理:
在一个已知假设下, 如果一个与该假设 矛盾的小概率事件 发生,就推断这个 假设不成立。
患肺癌 42 0.54% 49 2.28% 91
总计 7817 2148 9965
100%
90%

80%

70%

60%

50%

40%
30%
20%10%0%源自不吸烟吸烟患肺癌 不患肺癌
不吸烟
吸烟 总计
不患肺癌 a
c a+c
患肺癌 b
d b+d
总计 a+b
c+d a+b+c+d
问3:a、b、c、d应该满足怎样的关系?
高二数学 选修 2-3
第三章 统计案例
3.2
独立性检验的
基本思想及其初步应用
视频
问题1 心脏病、肺癌、脑血管病等都与吸烟有关, 吸烟已成为继高血压之后的第二号全球杀手。 这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢?
案 例:某肿瘤研究所为了研究吸烟是否对患肺癌 有影响,进行了一次随机抽样调查,共调查了9965 个成年人,其中吸烟者2148人,不吸烟者7817人。 调查结果如下表所示:
解:列出吸烟与是否患肺癌的2x2列联表如下
不吸烟 吸烟 总计
不患病 7775 2099 9874
患病 42 49 91
总计 7817 2148 9965

独立性检验(课件)高二数学(人教A版2019选修第三册)

独立性检验(课件)高二数学(人教A版2019选修第三册)

|ad-bc|越大,说明玩电脑游戏与注意力集中之间的关系越强.
为了使不同样本容量的数据有统一的评判标准,我们构造一个随
机变量
n(ad-bc)2 χ2=
(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
这种利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立性 检验,读作卡方独立性检验,简称独立性检验.
若H0成立,即玩电脑游戏与注意力集中没有关系,则χ2应该 很小;若H0不成立,即玩电脑游戏与注意力集中有关系,则χ2应 该很大.那么,究竟χ2大到什么程度,可以推断H0不成立呢?
2 88(33 7 10 38)2
43 45 7117
α
0.1 0.05 0.01 0.005
xα 2.706 3.841 6.635 7.879
学校
甲校(X=0) 乙校(X=1)
合计
数学成绩
不优秀(Y=0) 优秀(Y=1)
33
10
38
7
71
17
0.001 10.828
合计
43 45 88
0.837 2.706 x0.1.
于不同的小概率值α的检验规则,对应不同的临界值x0,其与χ2的大小关 系可能不同,相当于检验的标准发生变化,因此结论可能会不同.
3. 为考察某种药物A对预防疾病B的效果,进行了动物试验,根据105个有
放回简单随机样本的数据,得到如下列联表: 依据α=0.05的独立性检验,分析药物A对
药物A
疾病B 未患病 患病
解:根据题意,可得
xα 2.706 3.841 6.635 7.879 10.828
2 4.881 3.841 x0.05 .
根据小概率值α=0.05的χ2独立性检验,推断H0不成立,即认为两种疗 法的效果有差异,该推断犯错误的概率不超过0.05.
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