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文档简介

第十二章复杂抽样设计下的统计分析卡方独立性检验定义：用于检验两个或两个以上因素（变量）各有多项分类之间是否有关联或是否具有独立性的问题。如要讨论血型与性格的关系，血型有A、B、AB、O四类，性格采用心理学上的A型性格来划分，即有A型和B型两种，每个人可能是它们之间交叉所形成的8种类型中的一种，就可以用卡方独立性检验。过程归纳为：当我们抽取了一个容量为n的样本后，假设可以对样本中的每个单元按两个特性进行分类，分别称为行因子和列因子。将n个独立观测值分别按行因子和列因子进行交叉分组：行因子R有r个水平，列因子C有c个水平。如表所示：通常在二维表中还按行，列分别求出其合计数：其中表示落入第i行和第j列所代表的类的观测值个数。如果行因子R和列因子C独立，则对于所有的i和j，有从而，独立性的检验问题变为卡方拟合优度检验基本思想：实际频数与理论频数的吻合程度用途：检验样本所代表的总体的频数分布是否符合某一理论分布（正态、二项、Poisson)注意事项：样本含量要充分大，每个组段的理论频数不能太小（小于5）如果原假设成立，这两个统计量近似服从自由度为r-k-1的卡方分布，其中，k为总体分布的未知参数个数。卡方检验的调查设计效应抽样设计从两个方面对类别数据的分析产生影响：一是影响对单元格中概率的估计，二是影响对相对性或拟合优度的检验。卡方检验的校正Bonferroni检验和卡方分布的矩进行匹配复杂样本数据的回归分析在研究变量之间的相互关系时，通常采用回归分析的方法来揭示自变量对因变量的影响大小，并利用得到的回归方程进行预测和控制.简单随机抽样下的回归分析一元线性回归多元线性回归使用权数的回归与加权最小二乘逻辑斯谛回归在一些回归问题中，所研究的因变量往往只有两个可能结果，比如，在一项银行信用卡开卡意愿的调查中，在六个月内有开卡意愿的受访者记为1，没有开卡意愿的记为0。这样，因变量为只取0,1两个值的定性变量，而此前的回归分析讲述的都是因变量为数值型变量的情形。对此类问题，通常采用逻辑斯谛回归进行分析，并预测因变量取值为1的概率。人有了知识，就会具备各种分析能力，明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书，广泛阅读，古人说“书中自有黄金屋。”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识，培养逻辑思维能力；通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平，培养文学情趣；通过阅读报刊，

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