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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


  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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 值

  5. 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 (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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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 值

  10. 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

  11. 二、两个样本百分数差异显著性检验 :合并样本百分数 值 (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

  12. 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

  13. 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

  14. 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

  15. 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

  16. 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

  17. 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)

  18. 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,

  19. 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

  20. 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

  21. 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

  22. 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

  23. 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

  24. 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

  25. 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

  26. 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

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