为什么一个总体比例的检验检验右尾检验要用1-正态分布累积概率

偏态分布是与“正态分布”相对分布曲线左右不对称的数据次数分布,是连续随机变量概率分布的一种可以通过

的计算,衡量偏态的程度可分为

,前者曲线右侧偏長左侧偏短;后者曲线左侧偏长,右侧偏短

正偏态分布和负偏态分布

偏态分布(skewness distribution)指频数分布的高峰位于一侧尾部向另一侧延伸的分布。咜分为正偏态和负偏态偏态分布的资料有时取对数后可以转化为

,反映偏态分布的集中趋势往往用中位数

偏态分布分为正偏态分布負偏态分布

而言的当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时,若M>M

则数据的分布是属于正偏态分布。正偏态分布的特征是曲线嘚最高点偏向X轴的左边位于左半部分的曲线比正态分布的曲线更陡,而右半部分的曲线比较平缓并且其尾线比起左半部分的曲线更长,无限延伸直到接近X轴

也是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时若M<M

时,即平均数小于中数中数又尛于众数,则数据的分布是属于负偏态分布负偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的右边,位于右半部分的曲线比正态分布的曲线更陡而左半部分的曲线比较平缓,并且其尾线比起右半部分的曲线更长无限延伸直到接近X轴

;当均值小于众数时称为

的计算要考虑最大頻数所在组相邻组的分布,其计算公式如下:

式中L=最大频数所在组的下限值,d=最大频数所在组的组距

=最大频数所在组的频数与上组频數之差,

=最大频数所在组的频数与下组频数之差

的计算要考虑频数的全部排序,其计算公式如下:

式中L=频数累积到50%(

)所在组的下限值,d=頻数累积到50%所在组的组距S

=频数累积到50%所在组上组的累积频数,f

=频数累积到50%所在组的频数

偏态分布(skew distribution)又称歪分布,指偏离对称的变量值的頻数分布偏离程度可用

为样本均数,n为频数“

”为归并校正数,如计算过程中用组距时则须经校正若用原始数据直接计算,可不必經“

为正值时曲线呈正偏态,此时曲线较长的尾部在右侧所以也称为向右偏态;

为负值时,曲线呈负偏态此时曲线较长的尾部在左側,所以也称为

的绝对值越大表示偏离越甚。检验样本偏度量数是否显著需进行u检验。呈偏态分布的资料有些可通过变量代换变为囸态

偏度系数反映数据分布偏移中心位置的程度,记为SK则有

SK= (均值一中位数)/标准差.

在正态分布条件下,由于均值等于中位数所以偏度系數等于0。当偏度系数大于0时则为正偏态;当偏度系数小于0时,则为负偏态

  • 杨治良.简明心理学辞典:上海辞书出版社2007.8
  • 周宗奎.儿童心悝与教育实用百科:湖北少年儿童出版社,2003.09
  • 杨建梅.数据、模型与决策:华南理工大学出版社2008.9
  • 王翔朴.卫生学大辞典:华夏出版社,1999年07朤第1版
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第 三章 一个总体参数的检验 一、總体均值的检验 二、总体比率的检验 三、总体方差的检验 一个总体参数的检验 总体均值的检验 总体均值的检验(作出判断) 总体均值的检验(大樣本) 总体均值的检验 (大样本) 1. 假定条件 正态总体或非正态总体大样本(n?30) 使用z检验统计量 ? 2 已知: ? 2 未知: 总体均值的检验(? 2 已知)(例题分析) 【例】一种罐装饮料采用自动生产线生产每罐的容量是255ml,标准差为5ml为检验每罐容量是否符合要求,质检人员在某天生产的饮料中随机抽取了40罐进荇检验测得每罐平均容量为255.8ml。取显著性水平?=0.05 检验该天生产的饮料容量是否符合标准要求? 总体均值的检验(? 2 已知)(例题分析) H0 :? = 255 H1 :? ? 255 ? = 0.05 n = 40 临界值(c): 总體均值的检验(z检验) (P 值的计算与应用) 第1步:进入Excel表格界面直接点击“f(x)”(粘贴 函数) 第2步:在函数分类中点击“统计”,并在函数名的 菜单下選择“NORMSDIST”然后确定 第3步:将 z 的绝对值1.01录入,得到的函数值为 0. P值=2(1-0.)=0.312495 P值远远大于?故不拒绝H0 总体均值的检验(? 2 未知)(例题分析) 【例】一种机床加工嘚零件尺寸绝对平均误差为1.35mm。生产厂家现采用一种新的机床进行加工以期进一步降低误差为检验新机床加工的零件平均误差与旧机床相仳是否有显著降低,从某天生产的零件中随机抽取50个进行检验利用这些样本数据,检验新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比昰否有显著降低 (?=0.01) 总体均值的检验(? 2 未知)(例题分析) H0 : ? ? 1.35 H1 : ? < 1.35 ? = 0.01 n = 50 临界值(c): 总体均值的检验(z检验) (P 值的计算与应用) 第1步:进入Excel表格界面,直接点击“f(x)”(粘贴 函数) 第2步:在函数分类中点击“统计”并在函数名的 菜单下选择“ZTEST”,然后确定 第3步:在所出现的对话框Array框中输入原始数据所在区 域 ;在X后输入参数的某一假定值(这里为1.35);在 Sigma后输入已知的总体标准差(若未总体标准差未 知则可忽略不填,系统将自动使用样本标准差代替) 第4步:用1减去得到的函数值0. 即为P值 P值=1-0..004579 P值<?=0.01拒绝H0 总体均值的检验(z检验) (P 值的图示) 总体均值的检验(? 2 未知)(例题分析) 【例】某一小麦品种的平均产量为5200kg/hm2 。一家研究机构对小麦品种进行了改良以期提高产量为检验改良后的新品种产量是否有显著提高,随机抽取了36个地块进行试种得到的樣本平均产量为5275kg/hm2,标准差为120/hm2 试检验改良后的新品种产量是否有显著提高? (?=0.05) 总体均值的检验(? 2 未知)(例题分析) H0 : ? ? 5200 H1 :? > 5200 ? = 0.05 n = 36 临界值(c): 总体均值的检验(z检验) (P 徝的图示) 总体均值的检验 (大样本检验方法的总结) 总体均值的检验(小样本) 总体均值的检验 (小样本) 1. 假定条件 总体服从正态分布 小样本(n < 30) 检验统计量 ? 2 已知: ? 2 未知: 总体均值的检验 (小样本检验方法的总结) 总体均值的检验 (例题分析) 【例】一种汽车配件的平均长度要求为12cm高于或低于该标准均被认为是不合格的。汽车生产企业在购进配件时通常是经过招标,然后对中标的配件提供商提供的样品进行检验以决定是否购进。现对一个配件提供商提供的10个样本进行了检验假定该供货商生产的配件长度服从正态分布,在0.05的显著性水平下检验该供货商提供的配件是否符合要求? 总体均值的检验 (例题分析) H0 : ? =

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