sas第版参数估计与假设检验ppt课件.ppt

第六章参数估计与假设检验,1,掌握参数置信区间的确定方法掌握总体参数检验方法与过程掌握总体参数比较的分析方法,内容与要求,27.04.2020,2,第六章,2,3,一参数置信区间的确定,统计分析中作置信区间估计的任务就是要对给定的置信水平作出未知参数的置信区间或单侧置信限，从统计方法上讲，对不同的参数找到其数量分布的统计量是十分重要的。但在分析系统中在不同置信水平下可以直接给出不同参数的置信区间估计。由于分析过程中区间估计方法与假设检验是结合在一起的，两者经常作为一个问题的两个方面同时给出分析结果的。,4,27.04.2020,第六章,1、编程作置信区间(1)CAPABILITY过程SAS系统的CAPABILITY过程的INTERVALS语句提供了正态分布总体均值和方差的各种类型的置信估计。语句格式：proccapability选择项；intervals变量列表/选择项；其中：intervals语句选择项：method46,5,27.04.2020,第六章,method4：计算均值的置信区间；method6：计算标准差的置信区间，缺省时提供6种不同的区间，包括预测区间、允许限等。alpha值：设定置信水平为1；缺省时为0.01，0.05，0.10；typeLowerTwosidedUpper：分别表示计算置信下限、区间和上限。缺省时为置信区间,例61,例62,6,例61,计算数据集DST.BCLASS中变量HEIGHT均值、标准差的置信区间程序如下：Proccapabilitydata=dst.bclassnoprint;intervalsheight/method=4,6;run;,27.04.2020,7,第六章,运行结果,7,运行结果,第六章,8,27.04.2020,返回,8,例62,计算数据集DST.BCLASS中变量HEIGHT均值、标准差在不同置信水平下的置信区间。运行程序：Proccapabilitydata=dst.bclassnoprint;intervalsheight/method=4,6alpha=0.10,0.05type=lower;run;,27.04.2020,9,第六章,运行结果,9,运行结果,第六章,10,27.04.2020,10,27.04.2020,11,第六章,(2)MEANS过程在系统中，MEANS过程中利用CLM选项也可以提供均值的95的置信区间（一般不用于确定单侧限）。语句格式：PROCMEANSDATASAS数据集CLM；VAR变量列表；RUN；,例63,例64,11,例63,某种零件的重量服从于正态分布。现从中随机抽10件作为样本，观察到的重量()分别是：4.8，4.7,5.0，5.2，4.7，4.9，5.0，4.6，4.75.1。估计零件的平均重量，在95%的置信水平估计平均重量的区间。,编程,12,DATA;INPUTWEIGHT;CARDS;4.84.75.05.24.74.95.04.64.75.1；PROCMEANSCLMMAXDEC=2;VARWEIGHT;RUN;,运行结果,13,运行结果,第六章,14,27.04.2020,返回,14,例64,为研究某种汽车轮胎的磨损性能，随机抽取14只轮胎，每只轮胎行驶到损坏为止。记录所行驶的路程(以公里计)如下：4125040187410103926541872426544128738970402004255041096406803977540400假设这些数据服从正态分布，在0.95的置信水平下，估计轮胎使用寿命的区间。,编程,15,DATA；INPUTKMS；CARDS；4125040187410103926541872426544128738970402004255041096406803977540400PROCMEANSCLM；VARKMS;RUN;,运行结果,16,运行结果,第六章,17,27.04.2020,17,27.04.2020,18,第六章,2置信区间的菜单操作交互式分析(1)均值95置信区间(2)其他置信水平的区间分析员应用(1)均值95置信区间(2)概率的置信区间(3)方差的置信区间,18,均值95置信区间的操作,19,20,Distribution(Y),21,22,27.04.2020,23,第六章,23,返回,24,其他置信水平区间的确定,25,返回,26,均值95置信区间的操作,27,27.04.2020,28,第六章,OpenBySASName,28,27.04.2020,29,第六章,29,27.04.2020,30,第六章,HypothesisTests,One-samplet-testforamean,30,27.04.2020,31,第六章,31,返回,32,概率置信区间的操作,33,27.04.2020,34,第六章,34,27.04.2020,35,第六章,35,返回,36,方差的置信区间,37,27.04.2020,38,第六章,填入方差值,38,27.04.2020,39,第六章,39,27.04.2020,40,第六章,返回,40,二总体参数检验,1概述置信区间的确定是对总体参数的估计，在实际工作中经常出现根据某种标准进行判断，从而对某些事件进行选择，这就需要事先作出某种假设，经过分析选择接受该假设或是拒绝该假设。这个过程就是总体参数检验，所采用的方法是假设检验。确立和解决一个假设检验问题有以下几步：根据问题确立原假设H0和备选假设H1；确定显著性水平；,41,选择合适的统计量，由观测值计算出该统计量的值和衡量观测结果极端性的概率值P的值比较P值和作出判断：PT=0.4037，大于显著性水平,所以接受原假设，拒绝备选假设，即样本中的含量与标准相同。,运行结果,49,例66,为研究食物中维生素E与肝脏中维生素A含量的关系。将小白鼠按性别、体重配对。每对随机分配，一只用正常饲料，另一个用缺乏维生素E的对比饲料。经过一个时期饲养，测定小白鼠体内维生素A含量如下表所示。正常饲料：35502000300039503800375034503050对比饲料：24502400280032003250270029802750问食物中的维生素E对肝脏中维生素A的含量有影响？,27.04.2020,50,第六章,编程,50,27.04.2020,51,第六章,编程（MEANS过程）,DATADA1；INPUTXY；D=X-Y；CARDS；数据行PROCMEANSMEANSTDERRTPRT；VARD；RUN；,运行结果,51,设显著性水平a=5%，则p=0.02260.05(默认值)，所以接受原假设，即总体均值为50。对于单侧检验则必须满足两个条件：(1)观测结果支持原假设(2)P/2F=之后的概率值，如果大于显著性水平(默认值0.10)则在方差相等假定下继续进行，否则只能使用近似t检验。,80,(2)根据方差检验的结果得到的检验概率值：“UNEQUAL”为方差不相等情况下的T值、自由度和概率值(PROB)。“EQUAL”为方差相等情况下的T值、自由度、和概率值(PROB)。,81,结果解读：如概率值小于给定的显著性水平，则接受备选假设H1，即双样本均值间有显著差异；否则，接受原假设H0，即双样本均值间没有显著差异。,第六章,82,27.04.2020,例67,例68,82,例67,已知某班级男、女生体育课得分如下：F75F76F80F77F80F77F73M82M80M85M85M78M87M82问两者之间有无差异。,27.04.2020,83,第六章,编程,83,编程,DATA；INPUTSEX$SCORE；CARDS；数据行PROCTTEST；CLASSSEX；VARSCORE；RUN；,运行结果,84,结果说明,运行结果,85,结果说明,(1)由ProbF=0.6189(p值)0.1，判断方差相等(Equal)。(2)由Equal行，得到Prob|T|的值=0.0024对给定的显著性水平=0.05，因0.0024F=0.83190.1，方差相等。Prob|T|=0.96800.05。拒绝H1。总体均值相等，即夫妻对该商品的评价相同,运行结果,89,27.04.2020,90,第六章,(2)成对样本如果得到的数据是“以前”和“以后”的成对样本，在进行分析之前须计算两者的差额。成对差额的T检验是比较成对样本的一种参数检验，此检验所要求的两个假定为：每对观测与其他对观测独立；差额来自正态总体。,90,把差额作为一个新变量，可以使用MEANS过程和UNIVARIATE过程都可以进行检验。在SAS8系列中的T-TEST过程中不必计算差额，可利用PAIRED语句对成对数据直接进行检验。,例69,91,例69,研究用煤制造的合成燃料，用两种不同的方法测量其中某元素的含量。取十份燃料样品并把每份各分为两半：一半用STD法测量，一半用HP法测量，数据如下。HP：12.113.19.69.812.012.714.910.212.011.8STD：10.914.511.213.79.114.016.212.414.89.7分析的目的是检验两种方法的平均差值在5%显著性水平下是否有差异,92,编程（UNIVARIATE过程）,data;inputhpstd;cha=hp-std;cards;数据行;procunivariate;varcha;run;,93,“T=-3.56611Prob|T|=0.0061”T检验的统计量的值是(-3.56511)，相关概率为P=0.0061小于0.05，所以接受备选假设，即两种方法的平均差值有显著差异。,运行结果,94,编程（PAIRED过程）,DATA；INPUTHPSTD；CARDS；数据行；PROCTTEST；PAIREDHP*STD；RUN；,95,T检验的统计量的值是(-3.57)，相关概率为P=0.0061小于0.05，所以接受备选假设，即两种方法的平均差值有显著差异。,运行结果,返回,96,3菜单操作在SAS系统中总体参数的比较原则上在分析员应用中实现，交互式分析只能实现正态总体的均值比较一般是在方差分析模型中处理的。独立样本(1)方差比较(2)均值比较成对样本的均值比较,97,方差比较,Analyst,98,27.04.2020,99,第六章,OpenBySASName,99,27.04.2020,100,第六章,100,27.04.2020,101,第六章,双样本均值Z检验,双样本配对均值T检验,双样本概率检验,双样本方差检验,101,27.04.2020,102,第六章,Two-samplet-TestforVariances,102,27.04.2020,103,第六章,103,检验结果中，检验原假设的F统计量为1.43(男生为分子，女生为分母自由度为（21，17），概率值为P0.4544大于0.05，所以两者总体的方差无显著差异。,返回,104,27.04.2020,105,第六章,105