独立性检验的基本思想及其初步应用_第1页
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1.分类变量的不同“值”表示_ _ _ _ _ _ _ _ _ _的不同类别。像这样的变量被称为分类变量。独立性检验的相关概念，导入新知识，个体属于，x1，x2，y1，y2和3.k2统计量。为了使不同样本量的数据有一个统一的评价标准。我们构造了一个随机变量K2=_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _，其中n=_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _是样本大小。4.独立性测试使用随机变量k2来确定它是否可以被认为是具有给定置信度的“_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _”。这被称为两个分类变量的独立性检验。这两个分类变量是相关的。解决困难，独立性检验的思想：要确定“两个分类变量是相关的”的结论的可信度，首先_ _ _ _ _ _ _ _ _，即假设“两个分类变量不相关”的结论是真实的。在这种假设下，我们构造的随机变量K2应该非常小。如果从观测数据计算出的K2的观测值K非常大，则该假设在某种程度上是不合理的。根据随机变量K2的含义，假设的不合理性程度可以通过可信度表来评估，即“两个分类变量之间的关系”的可信度。独立性检验的思想，引入新知识，假设结论不成立，1.p (K2 6.635) 0.01表示H0成立的概率很小，是一个小概率事件，可以判断H0不成立。换句话说，“两个分类变量之间没有关系”被错误地判断为“两个分类变量之间有关系”的概率不超过0.01，这也可以理解为“两个分类变量之间有关系的99%的置信度”。2.使用独立性测试解决问题的基本步骤是：(1)根据相关数据列出清单；(2)寻找K2的观测值；(3)与临界值比较，得出结论。一所学校对高三学生进行了一项调查。研究发现，426名内向的学生中有332名在考试前情绪紧张，594名外向的学生中有213名在考试前情绪紧张。利用图表制作一个轮廓条形图，判断考试前的紧张情绪是否与人格类型有关。应用列联表和等高线条形图例2为了了解大学新生的饮食习惯，某大学餐饮中心对全校一年级学生进行了抽样调查。调查结果如下表所示：根据表中的数据，在出错概率不超过0.05的前提下，是否可以认为“南方学生和北方学生在甜点的饮食习惯上存在差异”。独立性原则测试例子(12分)一个工厂有1000名工人。其中，250名工人参加了短期培训(称为甲类工人)，750名工人参加了长期培训(称为乙类工人)。目前，通过分层抽样的方法从该工厂的工人中选出100名工人(根据A类和B类分为两层)来调查他们的生产能力(这里的生产能力是指一天加工的零件数量)。结果如下：问题解决过程，学习生活一个学生对他们30个亲戚的饮食进行了调查，30的饮食指数用茎叶图表
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