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文档简介

1、主讲：申东1.2独立性检验的基本思想及其初步应用分类变量 变量不同的“值”表示个体所属的不同类别.例1 为调查吸烟是否对患肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9 965人，得到如下结果（单位：人）：不患肺癌患肺癌总计不吸烟7 775427 817吸烟2 099492 148总计9 874919 965吸烟与患肺癌列联表不患肺癌患肺癌吸烟2 0004 0006 0008 0001 0003 0005 0007 000不吸烟0三维柱形图不患肺癌患肺癌总计不吸烟7 775427 817吸烟2 099492 148总计9 874919 965吸烟与患肺癌列联表不患肺癌患肺癌2 0004 0006 00

2、08 0001 0003 0005 0007 000不吸烟吸烟0二维条形图不患肺癌患肺癌总计不吸烟7 775427 817吸烟2 099492 148总计9 874919 965吸烟与患肺癌列联表不吸烟吸烟不患肺癌患肺癌0.20.40.60.80.10.30.50.71.00.90等高条形图不患肺癌患肺癌总计不吸烟7 775427 817吸烟2 099492 148总计9 874919 965吸烟与患肺癌列联表吸烟与患肺癌列联表1.|ad-bc|越小，说明吸烟与患肺癌关系越弱， |ad-bc|越大，说明吸烟与患肺癌关系越强. 不患肺癌患肺癌总计不吸烟aba+b吸烟cdc+d总计a+cb+da+

3、b+c+d不患肺癌患肺癌总计不吸烟aba+b吸烟cdc+d总计a+cb+da+b+c+d吸烟与患肺癌列联表1.|ad-bc|越小，说明吸烟与患肺癌关系越弱， |ad-bc|越大，说明吸烟与患肺癌关系越强. 2.独立性检验 P(K2K0)0.500.400.250.15K00.4550.7081.3232.072P(K2K0)0.100.050.0250.010K02.0763.8415.0246.635P(K2K0)0.0050.001K07.87910.828 实际应用中，在获取样本数据之前，通常通过查阅下表确定临界值：例2 为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系，在某城市的某校高中

4、生中随机抽取300名学生，得到如下列联表：喜欢数学课程不喜欢数学课程总计男3785122女35143178总计72228300性别与喜欢数学课程列联表由表中数据计算得到K2的观测值k4.514.能够以95%的把握认为高中生的性别与是否喜欢数学课程之间有关系吗？为什么？1. 教材P.17练习；2. 学案(四) P13-P16. 课堂练习1. 分类变量2. 22列联表（样本频数列联表）粗略估计相关数据的总体状况3.三维柱形图和二维条形图（频数）更直观地反映出相关数据的总体状况4.等高条形图（百分比） 课堂小结5.|ad-bc|越小，说明吸烟与患肺癌关系越弱， |ad-bc|越大，说明吸烟与患肺癌关系越强.

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