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复 习 提 问. 两个均数比较的 t 检验方法类型. 配对资料. 非配对资料. 第五章 t 检验. 第四节 百分数资料差异显著性检验. 第五节 总体参数的区间估计. 第四节 百分数资料差异显著性检验. 一、样本百分数与总体百分数的检验 二、两个样本百分数差异显著性检验. 一、样本百分数与总体百分数的检验. (一)提出无效假设与备择假设. : P=P 0. (二)计算 u 值或 u c 值. (二)计算 u 值或. 值. 一、样本百分数与总体百分数的检验. :样本百分数. : 总体百分数. :样本百分数标准误. 值.

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Presentation Transcript
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复 习 提 问

两个均数比较的t检验方法类型

配对资料

非配对资料

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第五章 t检验

第四节 百分数资料差异显著性检验

第五节 总体参数的区间估计

slide3

第四节 百分数资料差异显著性检验

一、样本百分数与总体百分数的检验

二、两个样本百分数差异显著性检验

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一、样本百分数与总体百分数的检验

(一)提出无效假设与备择假设

:P=P0

(二)计算u值或uc值

(二)计算u值或

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一、样本百分数与总体百分数的检验

:样本百分数

: 总体百分数

:样本百分数标准误

(三)将计算所得的u或uc的绝对值与1.96、2.58比较,作出统计推断

5 7 30 500 175

一、样本百分数与总体百分数的检验

【例5.7】 据往年调查某地区的乳牛隐性乳房炎一般为30%,现对某牛场500头乳牛进行检测,结果有175头乳牛凝集反应阳性,问该牛场的隐性乳房炎是否比往年严重

此例总体百分数=30%,因为500×30% =150>30,不须进行连续性矫正

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一、样本百分数与总体百分数的检验

1.提出无效假设与备择假设

2、计算u值

所以

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一、样本百分数与总体百分数的检验

3、作出统计推断

因为1.96<u<2.58,0.01<p<0.05,表明样本百分数=35%与总体百分数=30%差异显著,该奶牛场的隐性乳房炎比往年严重

2. 总体方差未知,采用t 检验

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二、两个样本百分数差异显著性检验

(一)提出无效假设与备择假设

(二)计算u值或uc值

(二)计算u值或

slide10

二、两个样本百分数差异显著性检验

:样本百分数

: 样本百分数

:样本百分数差异标准误

slide11

二、两个样本百分数差异显著性检验

:合并样本百分数

(三)将计算所得的u或uc的绝对值与1.96、2.58比较,作出统计推断

5 8 9800 980 10000 950

二、两个样本百分数差异显著性检验

【例5.8】 某养猪场第一年饲养杜长大商品仔猪9800头,死亡980头;第二年饲养杜长大商品仔猪10000头,死亡950头,试检验第一年仔猪死亡率与第二年仔猪死亡率是否有显著差异
5 30 u

二、两个样本百分数差异显著性检验

、 、 、 均大于5,并且都大于30,可利用u检验法,不需作连续矫正

合并的样本死亡率为

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二、两个样本百分数差异显著性检验

1.提出无效假设与备择假设

2、计算u值

=0.00422

=n-1

所以

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二、两个样本百分数差异显著性检验

3、作出统计推断

由于u<1.96,p>0.05,不能否定,表明第一年仔猪死亡率与第二年仔猪死亡率差异不显著

2. 总体方差未知,采用t 检验

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第五节 总体参数的置信区间

一、正态总体平均数的置信区间

二、二项总体百分数P的置信区间

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第五节 总体参数的置信区间

点估计:由样本统计量直

接估计总体参数

参数的估计

区间估计:在一定的概率保证下指

出总体参数的可能范围

置信区间

置信度(置信概率)

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一、正态总体平均数的置信区间

服从自由度为n-1的分布。双侧概率为 时,

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一、正态总体平均数的置信区间

称 置信度为1- 的置信区间

置信上限

置信下限

置信半径

置信距

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一、正态总体平均数的置信区间

总体均数 的95%和99%的置信区间如下

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一、正态总体平均数的置信区间

【例5.9】 某品种猪10头仔猪的初生重为1.5、1.2、1.3、1.4、1.8、0.9、1.0、1.1、1.6、1.2(kg),求

该品种猪仔猪初生重总体平均数的置信区间

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一、正态总体平均数的置信区间

该品种仔猪初生重总体平均数 的95%置信区间为

该品种仔猪初生重总体平均数 的99%置信区间为

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二、二项总体百分数的置信区间

总体百分数P的95%、99%置信区间为

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二、二项总体百分数的置信区间

【例5.10】 调查某地1500头奶牛,患结核病的有150头,求该地区奶牛结核病患病率的95%、99%置信区间

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二、二项总体百分数的置信区间

所以该地区奶牛结核病患病率P的95%、99%置信区间为

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课 堂 小 结

置信区间估计的优劣

1.置信度1(准确度),愈接近1愈好,如99%的置信度比95%的置信度要好

2. 区间的宽度(精确度),区间愈窄愈好