t检验的资料与习题讲解学习.doc
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1、精品文档第四章: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。 x=/S x=S/2 t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 =
2、 X-u/Sx=X-u/(S/),V=N-1正态分布(normal distribution)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,和,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-)/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=0,=1的标准正态分布(standard normal distribution),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(,)。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
3、布N (0,1)由于在实际工作中,往往是未知的,常用s作为的估计值,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2(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 Zt(n)。 特征:1以0为中心,左右对称的单峰分布;2t分布是一簇曲线,其形态变化与n(确切地说与自由度)大小有关。自由度越小,t分布曲线越低平;自由度越大,t分布曲线越接近标准正态分布(u分布)曲线,如图.t(n)分布与标准正态N(0,1)的密度函数对应于每一个自由度,就有一条t分布曲线,每条曲线都有其曲线下统计量t的分布规律,计算较复杂。学生
4、的t分布(或也t分布) ,在概率统计中,在置信区间估计、显著性检验等问题的计算中发挥重要作用。t分布情况出现时(如在几乎所有实际的统计工作)的总体标准偏差是未知的,并要从数据估算。教科书问题的处理标准偏差,因为如果它被称为是两类:( 1 )那些在该样本规模是如此之大的一个可处理的数据为基础估计的差异,就好像它是一定的( 2 )这些说明数学推理,在其中的问题,估计标准偏差是暂时忽略的,因为这不是一点,这是作者或导师当时的解释。3.均数的参数估计可信区间按一定的概率或可信度 (1-)用一个区间来估计总体参数所在的范围,该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间,预先给定的概率(1-)称为可信度或者置
5、信度,常取95%或99%。1. 点估计 用样本统计量直接作为总体参数的估计值。其方法简单,易于理解,但为考虑抽样误差的大小。2. 区间估计 既按照预先给定的概率(1-a),确定的包含总体参数的可能范围。该范围被称为总体参数的可信区间或置信区间。假设检验基础假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P0.01或P,结论为按所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P,结论为按所取水准显著,拒绝H0,接受H1,则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的,故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
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