假设检验的Matlab实现

假设检验的Matlab实现
假设检验的Matlab实现

假设检验的MATLAB 实现

1. 方差已知时单个正态总体均值的U 检验

函数:ztest ()

语法:h = ztest (x, m, sigma)

h = ztest (x, m, sigma, alpha)

[h, sig, ci, zval] = ztest (x, m, sigma, alpha, tail)

h = ztest (x, m, sigma) 进行显著水平为0.05的U 检验,以检验标准差为sigma 的正态总体的均值是否等于m .即总体2~(,sigm a )X N μ,样本12(,,,)n x x x x = 来自总体X ,欲检验假设

0:H m μ=.

返回参数h=0或1,如果h 为1,则在显著性水平为0.05时拒绝0H ;如果h 为0,则在显著性水平为0.05时接受0H .

h = ztest (x, m, sigma, alpha) 给出了显著性水平控制参数alpha .

[h, sig, ci, zval] = ztest (x, m, sigma, alpha, tail) 可以通过制定tail 的值来控制备择

假设1H .tail 的取值及意义为:

tail = 0表示备择假设为1:H m μ≠,即进行双侧检验; tail =1-表示备择假设为1:H m μ<,即进行左边单侧检验; tail = 1表示备择假设为1:H m μ>,即进行右边单侧检验. 返回值sig 是标准正态分布以统计量

x U =的观测值为分位数的尾部概率,

称为临界概率或显著性概率.即

tail = 0时 {}sig P u U

=>;

tail =1-时 {}sig P u U =<; tail = 1时 {}sig P u U =>.

其中~(0,1)u N .当sig < alpha (等价于h=1)时拒绝0H ,否则接受0H . 2. 方差未知时单个正态总体均值的t 检验

函数:ttest ()

语法:h = ttest (x, m)

h = ttest (x, m, alpha)

[h, sig, ci] = ttest (x, m, alpha, tail)

h = ttest (x, m) 进行显著水平为0.05的t 检验,以检验标准差未知时正态分布样本的均值是否等于m .返回参数h=1表示在显著性水平为0.05时拒绝0H ,h=0表示在显著性水平为0.05时接受0H .

h = ztest (x, m, alpha) 给出了显著性水平控制参数alpha .

[h, sig, ci] = ttest (x, m, alpha, tail) 可以通过制定tail 的值来控制备择假设1H .tail

的取值及意义与ztest 函数一致.

返回值sig 是(1)t n -分布以统计量

x m T -= 的观测值为分位数的临界概率,即

tail = 0时 {}sig P t T

=>;

tail =1-时 {}sig P t T =<; tail = 1时 {}sig P t T =>.

其中~(1)t t n -.当sig < alpha (等价于h=1)时拒绝0H ,否则接受0H . 3. 两个正态总体均值差的t 检验

函数:ttest2 ()

语法:[h, sig, ci] = ttest2 (x,y)

[h, sig, ci] = ttest2 (x, y, alpha)

[h, sig, ci] = ttest2 (x, y, alpha, tail)

进行两正态总体均值是否相等的t 检验,使用的统计量为

x y T =

各参数的含义与函数ttest 一致.

t检验习题及答案

例题7.5一家食品生产企业以生产袋装食品为主,每天的产量大约为8000袋左右。按规定每袋的重量应为100g。为对产品质量进行检测,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25袋,测得每袋重量如表7—2所示。 表7—2 25袋食品的重量 112.5 101.0 103.0 102.0 110.5 102.6 107.5 95.0 108.8 115.6 100.0 123.5 102.0 101.6 102.2 116.6 95.4 97.8 108.6 105.0 136.8 102.8 101.5 98.4 93.3 已知产品重量的分布,且总体标准差为10g,试估计该天产品平均质量的置信区间,以为95%建立该种食品重量方差的置信区间。 解:已知δ=10,n=25,置信水平1-α=95%,Z x/2=1.96

案例处理摘要 案例 有效缺失合计 N 百分比N 百分比N 百分比 重量25 100.0% 0 .0% 25 100.0%

描述 统计量标准误 重量均值105.7600 1.93038 均值的95% 置信区间下限101.7759 上限109.7441 5% 修整均值104.8567 中值102.6000 方差93.159 标准差9.65190 极小值93.30 极大值136.80 范围43.50 四分位距9.15 偏度 1.627 .464 峰度 3.445 .902 重量 重量 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 1.00 9 . 3 4.00 9 . 5578 10.00 10 . 0111222223 4.00 10 . 5788 2.00 11 . 02

Matlab进行假设检验程序

Matlab进行假设检验程序:(以下均是m文件的程序) 统计原理可以参考浙江大学第四版教程的假设检验这一章1 %单个总体均值的检验% function p1=T1_test(x,mu,alpha); x=input('输入x的值:'); mu=input('输入mu的值:');%mu须检验的值% alpha=input('输入alpha的值:');%alpha为显著水平% n1=length(x); x1=mean(x); s1=std(x); t1=abs((x1-mu)/(s1/n1^0.5)); p1=2*(1-tcdf(t1,n1-1)); disp('单个总体均值的检验的p值为:'),disp(p1); 2 %独立样本t检验% %这里均是用p值法进行双边检验% %条件:两总体方差相等,且总体样本x1,x2独立% function p=T_test2(x1,x2,alpha); x1=input('输入x1的值:'); x2=input('输入x2的值:'); alpha=input('输入alpha的值:'); n1=length(x1); n2=length(x2); s1=std(x1);s2=std(x2); sw=((n1-1)*s1^2+(n2-1)*s2^2)/(n1+n2-2); t=mean(x1-x2)/(sw^0.5*(1/n1+1/n2)^0.5); p=2*(1-tcdf(t,n1+n2-2)); disp('配对样本的t检验的p值为:'),disp(p); 3 %配对样本T检验% function p=Paired_Samples_Test(x1,x2,alpha); x1=input('输入x1的值:'); x2=input('输入x2的值:'); alpha=input('输入alpha的值:'); n=length(x1); d=x1-x2; d1=mean(d); t=abs(d1/(std(d)/n^0.5)); p=2*(1-tcdf(t,n-1)); disp('配对样本的t检验的p值为:'),disp(p);

T检验例题

T检验 习题1.按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃,今在苗圃中随机抽取10株苗木,测定的苗木高度如下: 1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65 假设苗高服从正态分布,试问苗木平均高是否达到出圃要求?(要求α=0.05) 解:1)根据题意,提出:无效假设为:苗木的平均苗高为H0=1.6m; 备择假设为:苗木的平均苗高H A>1.6m; 2)定义变量:在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据; 3)分析过程 在spss软件上操作分析过程如下:分析——比较均值——单样本T检验——将定义苗高导入检验变量——检验值定义为1.6——单击选项将置信区间设为95%——确定输出如下: 表1.1:单个样本统计量 表1.2:单个样本检验 4)输出结果分析 由表1.1数据分析可知,变量苗木苗高的平均值为1.6680m,标

准差为0.0843,说明样本的离散程度较小,标准误为0.0267,说明抽样误差较小。 由表1.3数据分析可知,T检验值为2.55,样本自由度为9,t检验的双尾检验值为0.031<0.05,说明差异性显著,因此,否定无效假设H0,取备择假设H A。 根据题意,苗木的苗高服从正态分布,由以上分析知:在显著水平为0.05的水平上检验,苗木的平均苗高大于1.6m,符合出圃的要求。 习题2.从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下: 样本1苗高(CM):52 58 71 48 57 62 73 68 65 56 样本2苗高(CM):56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73 设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等(齐性),试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。 解:1)根据题意提出:无效假设为H0:两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响;备择假设H A:两种抚育措施对苗高生长影响显著; 2)在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”,“抚育措施”,之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据,及抚育措施,其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”; 3)分析过程 在spss软件上操作分析过程如下:分析——比较变量——独立

医药数理统计第六章习题(检验假设和t检验)

第四章抽样误差与假设检验 练习题 一、单项选择题 1. 样本均数的标准误越小说明 A. 观察个体的变异越小 B. 观察个体的变异越大 C. 抽样误差越大 D. 由样本均数估计总体均数的可靠性越小 E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大 2. 抽样误差产生的原因是 A. 样本不是随机抽取 B. 测量不准确 C. 资料不是正态分布 D. 个体差异 E. 统计指标选择不当 3. 对于正偏态分布的的总体, 当样本含量足够大时, 样本均数的分布近似为 A. 正偏态分布 B. 负偏态分布 C. 正态分布 D. t分布 E. 标准正态分布 4. 假设检验的目的是 A. 检验参数估计的准确度 B. 检验样本统计量是否不同 C. 检验样本统计量与总体参数是否不同 D. 检验总体参数是否不同 E. 检验样本的P值是否为小概率 5. 根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7.2×109/L~ 9.1×109/L,其含义是 A. 估计总体中有95%的观察值在此范围内 B. 总体均数在该区间的概率为95% C. 样本中有95%的观察值在此范围内 D. 该区间包含样本均数的可能性为95% E. 该区间包含总体均数的可能性为95%

答案:E D C D E 二、计算与分析 1.为了解某地区小学生血红蛋白含量的平均水平,现随机抽取该地小学生450人,算得其血红蛋白平均数为101.4g/L,标准差为1.5g/L,试计算该地小学生血红蛋白平均数的95%可信区间。 [参考答案] 样本含量为450,属于大样本,可采用正态近似的方法计算可信区间。 101.4 X=, 1.5 S=,450 n=,0.07 X S=== 95%可信区间为 下限: /2.101.4 1.960.07101.26 X X u S α=-?= -(g/L) 上限: /2.101.4 1.960.07101.54 X X u S α +=+?=(g/L) 即该地成年男子红细胞总体均数的95%可信区间为101.26g/L~101.54g/L。 2.研究高胆固醇是否有家庭聚集性,已知正常儿童的总胆固醇平均水平是175mg/dl,现测得100名曾患心脏病且胆固醇高的子代儿童的胆固醇平均水平为207.5mg/dl,标准差为30mg/dl。问题: ①如何衡量这100名儿童总胆固醇样本平均数的抽样误差? ②估计100名儿童的胆固醇平均水平的95%可信区间; ③根据可信区间判断高胆固醇是否有家庭聚集性,并说明理由。 [参考答案] ①均数的标准误可以用来衡量样本均数的抽样误差大小,即 30 S=mg/dl,100 n= 3.0 X S=== ②样本含量为100,属于大样本,可采用正态近似的方法计算可信区间。 207.5 X=,30 S=,100 n=,3 X S=,则95%可信区间为 下限: /2.207.5 1.963201.62 X X u S α=-?= -(mg/dl)

matlab的参数估计与假设检验

参数估计与假设检验 1. 常见分布的参数估计 从某工厂生产的滚珠中随机抽取10个,测得滚珠的直径(单位mm )如下: 15.14 14.81 15.11 15.26 15.08 15.17 15.12 14.95 15.05 14.87 滚珠直径服从正太分布,但是N (μ,2σ)不知道。(90%的置信区间) x=[15.14 14.81 15.11 15.26 15.08 15.17 15.12 14.95 15.05 14.87]; [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x,0.1) muhat = 15.0560 sigmahat = 0.1397 muci = 14.9750 15.1370 sigmaci = 0.1019 0.2298 二、总体标准差知道时的单个正态总体均值的U 检验。 1.某切割机正常工作时,切割的金属棒的长度服从正态分布N (100,4)。从该切割机的一批金属棒中随机抽取十五根,测得他们的长度如下: 97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103. 假设总体方差不变,试检验该切割机工作是否正常,及总体均值是否等于100mm ?取显著水平α=0.05. 假设如下: 0010:==100H H μμμμ≠,: 利用MATLAB 里面的ztest 函数: x=[97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103]; [h,p,muci,zval]=ztest(x,100,2,0.05) h =

三种常用的T检验

独立样本的T检验 (independent-samples T T est) 对于相互独立的两个来自正态总体的样本,利用独立样本的T 检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。在SPSS 中,独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。 例:双语教师的英语水平有高低之分,他们(她们)所教的学生对双语教学的态度是否有显著差异? 例题分析: ——研究目的:寻找差异 ——自变量:双语教师的英语水平(ordinal data等级变量),有两个水平:;level1低水平,level2 高水平 ——因变量:学生的双语教学态度(interval data等距变量) SPSS操作步骤 ·Analyze→Compare Means→Independent Samples T Test ·Click the 双语教学态度to the column of “Test V ariable(s)” and the 教师英语水平分组to the column of “Grouping variable” ·Click the button of “Define Groups…” and put the group numbers “1” and “3” into Group 1 and Group 2, and “Continue” back, then “OK”.

结果在论文中的呈现方式 独立样本T检验结果显示,双语教师的英语水平不同,其所教学生对双语教学的态度有显著差异(t=-3,249, df=72, p<0.05)。双语教师英语水平较低所教的学生,他们对双语教学态度的得分也显著低于英语水平较高的双语教师所教的学生(MD=-0.65)。这可能是因为…… 练习:文科生和理科生对双语教学的态度是否有显著差异? 配对样本T检验(Paired-samples T Test) 配对样本T检验,用于检验两个相关的样本(配对资料)是否来自具有相同均值的总体。 例:本次调查中,学生对自己英语能力水平和英语知识水平的评价之间是否有显著差异? 例题分析: ——研究目的:寻找差异 ——自变量:学生的评价对象(norminal data定类数据),有两个水平:level1对自身英语能力水平的评价,level2对自身英语知识水平的评价。 ——因变量:学生自身英语能力和知识的评价分数

正态总体参数的假设检验matlab处理

正态总体参数的检验 1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验 某切割机正常工作时,切割的金属棒的长度服从正态分布N(100,4)。从该切割机切割的一批金属棒中随机抽取15根,测得长度为: 97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103 假设总体的方差不变,试检验该切割机工作是否正常,即检验总体均值是否等于100?,取显著性水平a=0.05。 分析: 这是总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验,根据题目要求可写出如下假设: H0:u=u0=100,H1=u /=u0(u不等于u0) H0称为原假设,H1称为被择假设(或对立假设) MATLAB统计工具箱中的ztest函数用来做总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验 调用格式ztest [h,p,muci,zval]=ztest(x,mu0,Sigma,Alpha,Tail) x:是输入的观测向量 mu0:假设的均值 Sigma:总体标准差 Alpha:显著性水平,默认0.05

Tail:尾部类型变量,‘both’双侧检验(默认),u不等于uo;‘right’右侧检验,u>u0; ‘left’左侧检验,uAlpha时,接受原假设H0;p<=Alpha 时,拒绝原假设H0. muci:总体均值u的置信水平为1-Alpha的置信区间 zval:检验统计量的观测值 %定义样本观测值向量 x=[97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103]; mu0=100; %原假设中的mu0 sigma=2; %总体标准差 Alpha=0.05; %显著性水平 %调用ztest函数做总体均值的双侧检验(默认), %返回变量h,检验的p值,均值的置信区间muci,检验统计量的观测值zval [h,p,muci,zval]=ztest(x,mu0,sigma,Alpha) h = 1 p =

MATLAB--练习(含代码)

MATLAB 练习 实验一常见分布的概率密度、分布函数生成 [实验目的] 1. 会利用MATLAB软件计算离散型随机变量的概率,连续型随机变量概率密度值。 2.会利用MATLAB软件计算分布函数值,或计算形如事件。 3.会求上分位点以及分布函数的反函数值。 [实验要求] 1.掌握常见分布的分布律和概率密度的产生命令,如binopdf,normpdf 2. 掌握常见分布的分布函数命令,如binocdf,normcdf 3. 掌握常见分布的分布函数反函数命令,如binoinv,norminv [实验内容] 1 事件A在每次试验中发生的概率是0.3,计算 (1)在10次试验中A恰好发生6次的概率; (2)在10次试验中A至多发生6次的概率. binopdf(6,10,0.3) >> binocdf(6,10,0.3) 2设随机变量X服从参数是3的泊松分布,求概率 poisspdf(6,3) 3设随机变量X服从区间[2,6]上的均匀分布,求 (1)X=4时的概率密度值; (2). unifpdf(4,2,6) >> unifcdf(5,2,6) 4设随机变量X服从参数是6的指数分布,求 (1)X=0,1,2,3,4,5,6时的概率密度值; (2). exppdf(0:6,6) >> expcdf(5,6) 5设随机变量X服从均值是6,标准差是2的正态分布,求 (1) X=3,4,5,6,7,8,9时的概率密度值; (2)X=3,4,5,6,7,8,9时的分布函数值; (3)若=0.345,求x; (4)求标准正态分布的上0.05分位数。 normpdf(3:9,6,2) normcdf(3:9,6,2) norminv(0.345,6,2) norminv(0.95,0,1) 6设随机变量X服从自由度是6的t分布,求

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)

教育统计学t检验练习

教育统计学t检验练习内部编号:(YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128)

实验报告实验名称:t 检验成绩: 实验日期: 2011年10月31日实验报告日期:2011年11 月日 林虹 一、实验目的 (1)掌握单一样本t检验。 (2)掌握相关样本t检验 (3)掌握独立样本t检验 二、实验设备 (1)微机 (2)SPSS for Windows 统计软件包 三、实验内容: 1.某市统一考试的数学平均成绩为75分,某校一个班的成绩见表4-1。问该班的 成绩与全市平均成绩的差异显着吗 表4-1 学生的数学成绩 12345678910111213141516 编 号 成96977560926483769097829887568960 号 68747055858656716577566092548780 成 绩

2.某物理教师在教学中发现,在课堂物理教学中采用“先讲规则(物理的定理或 法则),再举例题讲解规则的具体应用”与采用“先讲例题,再概括出解题规则”这两种教学方法的教学效果似乎不同。为了验证他的这个经验性发现是否属实,他选择了两个近似相等的班级进行教学实验。进行教学实验时的教学内容、教学时间和教学地点等无关变量他都做了严格的控制,分别采用“例-规” 法与“规-例”法对两个班的学生进行物理教学,然后,两个班的被试都进行同样的物理知识测验。测验成绩按“5分制”进行评定。两组被试的测验成绩见数据文件data4-02。请用SPSS,通过适当的统计分析方法,检验这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差别。 3.某幼儿园分别在儿童入园时和入园一年后对他们进行了“比奈智力测验”,测 验结果见数据文件data4-03。请问,儿童入园一年后的智商有明显的变化吗(例题) 4.某心理学工作者以大学生为被试,以“正性”和“负性”两种面部表情模式的 照片为实验材料,测量被试对“正性”和“负性”面部表情识别的时间,测验结果见数据文件data4-04。请用SPSS中适当的统计分析方法检验两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。 5.某小学教师分别采用“集中学习”与“分散学习”两种方式教两个小学二年级 班级的学生学习相同的汉字,两个班学生的学习成绩见data4-05。请问哪种学习方式效果更好 6.某省语文高考平均成绩为78分,某学校的成绩见data4-06。请问该校考生的 平均成绩与全省平均成绩之间的差异显着吗 **

用SPSS19进行单样本T检验 截屏

用SPSS19进行单样本T检验(One -Sample T Test) 作者:邀月来源:博客园发布时间:2010-10-14 00:13 阅读:305 次原文链接[收藏] 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子: 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 分析:此检验的假设是: H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断: 1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 同上,打开SPSS,读入数据,结果:

假设检验的Matlab实现

假设检验的MATLAB 实现 1. 方差已知时单个正态总体均值的U 检验 函数:ztest () 语法:h = ztest (x, m, sigma) h = ztest (x, m, sigma, alpha) [h, sig, ci, zval] = ztest (x, m, sigma, alpha, tail) h = ztest (x, m, sigma) 进行显著水平为0.05的U 检验,以检验标准差为sigma 的正态总体的均值是否等于m .即总体2~(,sigm a )X N μ,样本12(,,,)n x x x x = 来自总体X ,欲检验假设 0:H m μ=. 返回参数h=0或1,如果h 为1,则在显著性水平为0.05时拒绝0H ;如果h 为0,则在显著性水平为0.05时接受0H . h = ztest (x, m, sigma, alpha) 给出了显著性水平控制参数alpha . [h, sig, ci, zval] = ztest (x, m, sigma, alpha, tail) 可以通过制定tail 的值来控制备择 假设1H .tail 的取值及意义为: tail = 0表示备择假设为1:H m μ≠,即进行双侧检验; tail =1-表示备择假设为1:H m μ<,即进行左边单侧检验; tail = 1表示备择假设为1:H m μ>,即进行右边单侧检验. 返回值sig 是标准正态分布以统计量 x U =的观测值为分位数的尾部概率, 称为临界概率或显著性概率.即 tail = 0时 {}sig P u U =>; tail =1-时 {}sig P u U =<; tail = 1时 {}sig P u U =>. 其中~(0,1)u N .当sig < alpha (等价于h=1)时拒绝0H ,否则接受0H . 2. 方差未知时单个正态总体均值的t 检验

单一样本的T检验

单一样本的T检验 如果已知总体均数,进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T 检验。在SPSS中,单一样本的T检验由“One-Sample T Test”过程来完成。 [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛,进行了9个小区的实验,其防治效果为: 95%,92%,88%,92%,93%,95%,89%,98%,92% 与原用农药的防治效果90%比较,分析其效果是否高于原用农药。该数据保存在“DATA4-2.SA V”文件中。 1)准备分析数据 在数据编辑窗口输入分析的数据,如图4-4所示。或者打开需要分析的数据文件“DATA4-2.SA V”。 图4-4 数据窗口 2)启动分析过程 在SPSS主菜单选中“Analyze→Compare Means→One-Sample T Test”,打开单一样本T 检验主对话框,如图4-5。 图4-5 单一样本T检验变量选择窗 3)设置分析变量 设置检验变量:从左边的变量列表中选中“防治效果”变量后,点击中部的右拉按钮后,这个变量就进入到检验分析“Test Variable(s):”框里,用户可以从左边变量列表里选择一个或多个变量进行分析。 输入检验值:在“Test Variable(s)”输入栏里,输入用于比较检验的均值:在本例中为90。 4)设置其他参数 单击“Options”按钮,打开设置检验的置信度和缺失值对话框。

在“Confidence Interval :”框输入置信度水平,系统默认为95%。 在“Missing Values”栏里选择缺失值处理方式: 5)提交执行 输入完成后,在过程主窗口中单击“OK”按钮,SPSS 输出分析结果如表4-3和表4-4。 6)结果与分析 表4-3 单一样本的统计量列表 One-Sample Statistics Test Value = 90 95% Confidence Interval of the Difference t df Sig .(2-tailed )Mean Difference Lower Upper 防治效果 2.596 8 .032 2.6667 .29755.0359 表4-4 均值的检验结果 One-Sample Test 在表4-4中,各项的意义分别为:t T 统计量;df 自由度;Sig (2-ailed )双尾T 检验的显著性概率;Mean Difference 检验值和实际值的差;95%Confidence Interval of the Difference 具有95%置信度的范围。

教育统计学t检验练习

实验报告实验名称:t 检验成绩: 实验日期: 2011年10月31日实验报告日期:2011年11 月日 林虹 一、实验目的 (1)掌握单一样本t检验。 (2)掌握相关样本t检验 (3)掌握独立样本t检验 二、实验设备 (1)微机 (2)SPSS for Windows V17.0统计软件包 三、实验内容: 1.某市统一考试的数学平均成绩为75分,某校一个班的成绩见表4-1。 问该班的成绩与全市平均成绩的差异显着吗? 表4-1 学生的数学成绩 12345678910111213141516编 号 成 96977560926483769097829887568960绩 编 17181920212223242526272829303132号

成 68747055858656716577566092548780绩 2.某物理教师在教学中发现,在课堂物理教学中采用“先讲规则(物理的 定理或法则),再举例题讲解规则的具体应用”与采用“先讲例题,再概括出解题规则”这两种教学方法的教学效果似乎不同。为了验证他的这个经验性发现是否属实,他选择了两个近似相等的班级进行教学实验。进行教学实验时的教学内容、教学时间和教学地点等无关变量他都做了严格的控制,分别采用“例-规”法与“规-例”法对两个班的学生进行物理教学,然后,两个班的被试都进行同样的物理知识测验。测验成绩按“5分制”进行评定。两组被试的测验成绩见数据文件data4-02。 请用SPSS,通过适当的统计分析方法,检验这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差别。 3.某幼儿园分别在儿童入园时和入园一年后对他们进行了“比奈智力测 验”,测验结果见数据文件data4-03。请问,儿童入园一年后的智商有明显的变化吗? (例题) 4.某心理学工作者以大学生为被试,以“正性”和“负性”两种面部表情 模式的照片为实验材料,测量被试对“正性”和“负性”面部表情识别的时间,测验结果见数据文件data4-04。请用SPSS中适当的统计分析方法检验两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。 5.某小学教师分别采用“集中学习”与“分散学习”两种方式教两个小学

Matlab之检验假设

Matlab 之检验假设 专业:天体物理 姓名:聂俊丹 学号:0712160002 在统计中常见的是:需要多大的样本?这是我们很关心的一个问题。在matlab 统计工具箱中有一个函数:sampsizepwr —可以用来计算样本大小。这篇论文的目的就是阐述如何来使用这个函数。文章中通过特殊的例子来实现具体的计算过程。同时sampsizepwr 这个函数还有其它的功能:可以用来计算功效。在本文中也具体介绍了如何用sampsizepwr 来计算功效函数值。除此之外,我们还列举了一些其它的例子 — 当sampsizepwr 函数不能使用的情况下如何来确定样本大小。 1. sampsizepwr 函数计算样本数及power 值 Sampsizepwr 函数可以用来计算双边检验的样本大小和power 值。但sampsizepwr 函数不是在任何情况下都可以使用的,它只能用在假设检验中。假设检验有两种情况:一种是单边检验,一种是双边检验。Sampsizepwr 在双边检验中用得比较多。 当不知道标准偏差的情况下进行均值检验,可以采用双边检验。所谓双边检验是:在原假设不成立的情况下进行备择检验,不管样本均值是偏大还是偏小。即: . :,:0100u u H u u H ≠= 其中代表原假设,代表备择假设。在这种检验中,统计量是0H 1H t 统计量,它服从: x u u t δ0~? 在原假设下,t 服从学生式t 分布,具有1?N 个自由度;而在备择检验的情况下它是一个有偏的统计量,而且这个有偏的参数的值为真实值与检验均值的标准差。 顺便提及下单边检验,它的具体形式是: 00,:u u H =

t检验有单样本t检验

t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2,同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对象处理前后。 u检验:t检验和就是统计量为t,u的假设检验,两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时,样本均数符合正态分布,故可用u检验进行分析。当样本含量n小时,若观察值x符合正态分布,则用t检验(因此时样本均数符合t分布),当x为未知分布时应采用秩和检验。 F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。 从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。 在t检验中,如果是比较大于小于之类的就用单侧检验,等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率(构成比)进行比较的统计方法,在临床和医学实验中应用十分广泛,特别是临床科研中许多资料是记数资料,就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOV A)由英国统计学家,以F命名其统计量,故方差分析又称F检验。 其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同,检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析(one-way ANOVA): 用途:用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计(completely random design)不考虑个体差异的影响,仅涉及一个处理因素,但可以有两个或多个水平,所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去,然后观察各组的试验效应;在观察研究(调查)中按某个研究因素的不同水平分组,比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析(two-way ANOV A): 用途:用于随机区组设计的多个样本均数比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响,可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响,所以又称两因素实验设计,比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组(如动物实验时,可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍),每个配伍组有三个或三个以上受试对象,再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是,同一受试对象不同时间(或部位)重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据(repeated measurement data),对该类资料不能应用随机区组设计的两因素方差分析进行处理,需用重复测量数据的方差分析。 方差分析的条件之一为方差齐,即各总体方差相等。因此在方差分析之前,应首先检验各样本的方差是否具有齐性。常用方差齐性检验(test for homogeneity of variance)推断各总体方差是否相等。本节将介绍多个样本的方差齐性检验,本法由Bartlett于1937年提出,称Bartlett 法。该检验方法所计算的统计量服从分布。

t检验的与习题

第四章:定量资料的参数估计与假设检验基础1抽样与抽样误差 抽样方法本身所引起的误差。当由总体中随机地抽取样本时,哪个样本被抽到是随机的,由所抽到的样本得到的样本指标x与总体指标μ之间偏差,称为实际抽样误差。当总体相当大时,可能被抽取的样本非常多,不可能列出所有的实际抽样误差,而用平均抽样误差来表征各样本实际抽样误差的平均水平。 σx=σ/ Sx=S/ 2t分布 t分布曲线形态与n(确切地说与自由度v)大小有关。与标准正态分布曲线相比,自由度v越小,t分布曲线愈平坦,曲线中间愈低,曲线双侧尾部翘得愈高;自由度v愈大,t分布曲线愈接近正态分布曲线,当自由度v=∞时,t分布曲线为标准正态分布曲线。 t=X-u/Sx=X-u/(S/),V=N-1 正态分布(normaldistribution)是数理统计中的一种重要的理论分布,是许多统计方法的理论基础。正态分布有两个参数,μ和σ,决定了正态分布的位置和形态。为了应用方便,常将一般的正态变量X通过u变换[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u,以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0,σ=1的标准正态分布(standardnormaldistribution),亦称u分布。 根据中心极限定理,通过上述的抽样模拟试验表明,在正态分布总体中以固定n,抽取若干个样本时,样本均数的分布仍服从正态分布,即N(μ,σ)。所以,对样本均数的分布进行u 变换,也可变换为标准正态分布N(0,1) 由于在实际工作中,往往σ是未知的,常用s作为σ的估计值,为了与u变换区别,称为t变换,统计量t值的分布称为t分布。 假设X服从标准正态分布N(0,1),Y服从χ2(n)分布,那么Z=X/sqrt(Y/n)的分布称为自由度为n的t分布,记为Z~t(n)。 特征: 1.以0为中心,左右对称的单峰分布;

MATLAB参数估计与假设检验

MATLAB参数估计与假设检验 课型:新授课 教具:多媒体教学设备,matlab教学软件 一、目标与要求 掌握matlab统计工具箱中的基本统计命令及其应用。 二、教学重点与难点 本堂课教学的重点在于引导学生在编写matlab程序时能够熟练运用基本统计量的相关命令实现相应的功能。 三、教学方法 本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。 四、教学内容 上机内容回顾 一、基本的统计量命令 二、常见概率分布函数 新授课 统计推断:通过对样本的处理和分析,得出与总参数相关的结论。 统计推断包括参数估计和假设检验两部分内容。 示例:吸烟对血压有影响吗? 对吸烟和不吸烟两组人群进行24小时动态监测,吸烟 组66人,不吸烟组62人,分别测量24小时收缩压(24hSBP)和舒张压(24hDBP),白天(6Am-10Pm)收缩压(dSBP)和舒张压(dDBP ),夜间(10Pm-6Am)收缩压(nSBP)和舒张压(nDBP)。然后分别计算每类的样本均值和标准差

问题: 1)任何一个考察的时段,吸烟和不吸烟群体的血压的真值分别是多少?(参数估计)2)吸烟和不吸烟群体的血压的真值是否有区别?(假设检验) 概念: 第一部分: 一:点估计 1 矩估计法 2 似然函数法 二、评价估计优劣的标准 1 无偏性 2 有效性 3一致性 三、区间估计 参数估计的MATLAB实现:

例题: 50名17岁城市男性学生身高(单位:cm): 170.1 179.0 171.5 173.1 174.1 177.2 170.3 176.2 163.7 175.4 163.3 179.0 176.5 178.4 165.1 179.4 176.3 179.0 173.9 173.7 173.2 172.3 169.3 172.8 176.4 163.7 177.0 165.9 166.6 167.4 174.0 174.3 184.5 171.9 181.4 164.6 176.4 172.4 180.3 160.5 166.2 173.5 171.7 167.9 168.7 175.6 179.6 171.6 168.1 172.2 运行结果 标准差区间估计(4.4863,6.6926) 标准差点估计 5.3707 均值区间估计(171.1777, 174.2303) 均值点估计 172.7040 第二部分 假设检验 总体均值的假设检验 ?总体方差的假设检验 ?两总体的假设检验 ? 0-1分布总体均值的假设检验 ?总体分布正态性检验 ?假设检验的MATLAB实现

置信区间与假设检验matlab程序

统计学专用程序 ---基于MATLAB 7.0开发---置信区间与假设检验 2013年8月1日

置信区间与假设检验程序 【开发目的】众所周知,统计工作面对的数据量繁琐而且庞大,在统计的过程中和计算中容易出错,并统计决定着国民经济的命脉,开发此软件就是为了进行验证统计的准确性以及理论可行性,减少统计工作中的错误,使统计工作者更好地进行工作与学习;所以特意开发此程序来检验统计中的参数估计和假设检验。 【开发特色】本软件基于matlab7.0进行运算,对于样本的输入采用行矩阵的形式,并且开发了样本频数输入,对于多样本的输入可以减缓工作量,对于显著性水平本程序自带正态分布函数,t分布函数,F分布函数,2 分布函数的计算公式,不用再为查表和计算而苦恼,只需输入显著性水平即可,大大的简化了计算量。 【关键技术】矩阵输入进行频数判断条件循环语句的使用等 【程序界面】

【程序代码】此程序采用多文件结构,在建立文件时不能改变文件名;以下是各个文件的代码:(Zhucaidan.m): clc; disp('统计学专用'); disp('1.假设检验'); disp('2.置信区间'); disp('3.使用说明'); disp('4.打开代码'); disp('0.退出程序'); disp('请进行选择:'); a=input(''); if a==0 exit; else if a==1 jiashejianyan ; else if a==2 zhixinqujian ; else if a==3 help1; else if a==4 open('zhucaidan'); disp(' 菜单选项'); disp('1.返回主菜单'); disp('2.退出程序!'); p=input(' '); if p==1 zhucaidan; else if p==2 disp('正在退出,请稍候。。。'); (exit); end end end end end end end (Zhixinqujian.m) : clc; disp(' 置信区间'); disp(' 菜单选项'); disp('0.退出程序!!!'); disp('1.返回主菜单'); disp('2.方差已知,待估参数为u'); disp('3.方差未知,待估参数为u'); disp('4.均值已知,待估参数为方差'); disp('5.均值未知,待估参数为方差'); disp('请进行选择:');

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