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1.2独立性检验,为了了解患肺癌与吸烟是否有关，进行了一次抽样调查，共调查了6578个成年人，其中吸烟者1988人，不吸烟者4590人，调查结果是：吸烟的人中56人患病，不吸烟的人中23人患病。,根据这些数据能否断定：患肺癌与吸烟有关吗？,问题:,问题:,为了研究这个问题，我们将上述问题用下表表示：,22列联表,0.50%,2.82%,上述结论能说明吸烟与患病有关吗？能有多大把握认为吸烟与患病有关呢？,1、列联表,直观判断,列出22列联表,假设H0：吸烟和患病之间没有关系,即H0：P(AB)P(A)P(B)其中A为某人吸烟，B为某人患病,设nabcd,则P(A),P(B),故P(AB),吸烟且患病人数,吸烟但未患病人数,不吸烟但患病人数,不吸烟且未患病人数,怎样描述实际观测值与估计值的差异呢？,统计学中采用,即,独立性检验,第一步：H0：吸烟和患病之间没有关系,通过数据和图表分析，得到结论是：吸烟与患病有关,结论的可靠程度如何？,第二步：列出22列联表,用2统计量研究这类问题的方法,步骤,第三步：引入一个随机变量：卡方统计量,第四步：查对临界值表，作出判断。,独立性检验基本的思想类似反证法,(1)假设结论不成立,即“两个分类变量没有关系”.(2)在此假设下随机变量K2应该很能小,如果由观测数据计算得到K2的值很大,则在一定程度上说明假设不合理.(3)根据随机变量K2的含义,可以通过K2值的大小来评价该假设不合理的程度。K2小，观测值与预期值接近，假设合理程度高，反之，K2的值很大，则在一定程度上说明假设不合理.,1%把握认为A与B无关,5%把握认为A与B无关,99%把握认为A与B有关,95%把握认为A与B有关,90%把握认为A与B有关,10%把握认为A与B无关,没有充分的证据判定A与B有关联，可以认为A与B没有关联的,例如,独立性检验,通过公式计算,H0：吸烟和患病之间没有关系,解：,已知在成立的情况下，,故有99.9%的把握认为H0不成立，即有99.9%的把握认为“患病与吸烟有关系”。,即在成立的情况下，大于10.828概率非常小，近似为0.001,现在的=62.698的观测值远大于10.828，出现这样的观测值的概率不超过0.001。,如果说有99.9的把握认为“秃顶与患心脏病有关”行吗？两者哪一种
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