独立性检验课件

1、3.2独立测试基本思想的初步应用，问题1:当采取以下两个变量的不同值时，差异(1)重量、身高、学生的学业成绩(2)性别、国籍、宗教信仰、是否吸烟、是否疾病、a: 1的每个变量具有不同的“值”时性别会影响你喜欢数学课程吗？本单元是学习独立检查思想在分类变量之间关系分析中的应用。1分类变量：变量的不同“值”表示对象所属的不同类别，此类变量称为分类变量。问题是，为了调查吸烟是否影响肺部，某肿瘤研究所随机调整了9965人，得到了以下结果(单位：人)，那么吸烟会影响肺癌吗？列出的两个分类变量的频率表，如表3-7所示，称为列合并表。结论：吸烟组和戒烟组患肺癌的可能性有所差异，吸烟者患肺癌的可能性很大。0.

2、0228，0.0054，高条形图，比率，疾病率，结论：吸烟更容易诱发肺癌。2列链接表(1)定义：列出的两个分类变量的频率表(2)22列链接表：假定有两个分类变量x和y，它们分别具有值x1、x2和y1、y2，则示例频率列链接表(称为22列链接表)如下所示：3.定义轮廓栏(1):用两个高度相同的栏表示列中的数据。其中两列数据用不同的颜色编码。也就是说，与轮廓条形图(2)和表相比，轮廓条形图更直观地反映了两个分类变量之间的相互影响，轮廓条形图通常显示列数据变化的频率，并观察(3)认为两个分类变量之间存在关系的高条形图。假设H0:吸烟与肺癌没有关系，如果A表示不吸烟，B表示不患肺癌，那么h等于吸烟与肺

3、癌独立P(AB)=P(A)P(B)，角色：检查两个变量是否有关系，使用随机变量判断两个分类变量是否有关系的方法。独立检查阶段：(1)列出2X2列组合表，(3)检查和判断阈值。(2)计算的观测k；卡尺阈值表：p(kkk 0)，k0，如果是，则确信x和y已连接；而且，这种判断可能出错，也不会超过出错的概率。K2的观察假设k，独立性测试定义：对独立性测试思想的理解：独立性测试的基本想法是数学的反证法首先假定“两个分类变量无关”，计算随机变量K2的值，K2值大的话，假设不合理的K2越大，两个分类变量有可能发生关系的研究方法：(1)感性认识：首先确定两个分类变量是否相关的研究方法：(1)感性认识：首先确

4、定列链表或高等(2)理性认识：再假设两个量相互独立，研究这种假设发生的概率，如果概率很小(小于10%)，这个假设就说明可靠性差，可以推导出两个量之间有相关性！例1在某医院因心脏病住院的665名男性性病中，214人秃头；另外772人没有因心脏病住院的男性性病中有175人秃头。(1)用图形判断秃头和心脏病之间的关系吗？(？(2)在错误的概率不超过0.01的前提下，可以认为秃头与心脏病有关吗？(？典型例子，解决方法：标题给出的数据表明，获得了以下年表：图2，秃头样品的心脏病发生频率明显高于秃头样品的心脏病发生频率。因此，秃头与得心脏病有关系。(1)轮廓条，因此，在错误概率不超过0.01的前提下，可以认为是“与秃头心脏病有关”。，(2)热连表的数据显示，(3)你百分之99确定秃头与心脏病有关吗？(4)你认为100名心脏病患者中有99人秃头吗？()，是，否，例2:支气管炎是常见的呼吸系统疾病，医学研究者比较两种中草药对慢性支气管炎的治疗效果，问：他们的疗效有差异吗？求解：K210.828的概率为0.001，可以认为误差概率不超过0.1%的前提下存在差异。教室练习，1 .以下是2列2个年表，a和b值分别为()a.94、96 b、52、50 c、52、60 d、54、52、c、d、a