经典非参数假设检验的方法全教学课件_第1页
经典非参数假设检验的方法全教学课件_第2页
经典非参数假设检验的方法全教学课件_第3页
经典非参数假设检验的方法全教学课件_第4页
经典非参数假设检验的方法全教学课件_第5页
已阅读5页，还剩91页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

非我敷倀爱检验在前面的课程中,我们已经了解了假设检验的基本思想,并讨论了当总体分布为正态时,关于其中未知参数的假设检验问题然而可能遇到这样的情形,总体服从何种理论分布并不知道,要求我们直接对总体分布形式提出种种假设,然后利用样本信息对假设进行检验在统计学中把不依赖于分布形式的统计方法称为非参数统计。对总体的分布形式的检验就是非参数检验。例如,从1500到1931年的432年间,每年爆发战争的次数可以看作一个随机变量,椐统计,这432年间共爆发了299次战争,具体数据如下战争次数X发生X次战争的年数2230123142在概率论中,大家对泊松分布产生的一般条件已有所了解,容易想到,每年爆发战争的次数,可以用一个泊松随机变量来近似描述.也就是说,我们可以假设每年爆发战争次数分布X近似泊松分布现在的问题是:上面的数据能否证实X具有泊松分布的假设是正确的?!又如,某钟表厂对生产的钟进行精确性检查,抽取100个钟作试验,拨准后隔24小时以后进行检查,将每个钟的误差(快或慢)按秒记录下来问该厂生产的钟的误差是否服从正态分布?再如,某工厂制造一批骰子,声称它是均匀的也就是说,在投掷中,出现1点,2点6点的概率都应是1/6为检验骰子是否均匀,要把骰子实地投掷若干次,统计各点出现的频率与1/6的差距问题是:得到的数据能否说明“骰子均匀”的假设是可信的?解决这类问题的工具是英国统计学家K皮尔逊在1900年发表的一篇文章中引进的所谓x2检验法这是一项很重要的工作,不少人把它视为近代统计学的开端x2检验法是在总体X的分布未知时,根据来自总体的样本,检验关于总体分布K皮尔逊的假设的一种检验方法本章只介绍2拟合优度检验、柯尔莫哥洛夫以及

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论