列联表独立性检验ppt课件

1、.1，8.4列年表独立分析案例，2，问题：数学家庞加莱每天在一家面包店买一条1000g的面包，记录了财产面包的实质。一年后，这位数学家发现记录的数据平均为950g。所以庞加莱推断这家面包店的面包重量不足。假设“面包份量”，购买面包一年的质量数据平均值必须在1000g以上。与“这个平均值不大于950g”假说相反的小概率事件。由于这一小概率事件的发生，庞加莱得到了推断结果。3，假定检验问题的原理，并且检验问题由两个互斥的假设组成。其中一个原称为假设，用H0表示；另一个假设用H1表示。例如，在上例中，最初的假设是H0:面包的分量足够，替代方法是H1:面包的分量不足。这个假设测试问题是H0:面包的分量

2、H1:面包的分量不足。4，2 :解决假设检验问题，考虑假设检验问题：H0:面包成分脚H1:面包成分不足，H0成立条件下构建与H0矛盾的小概率事件：如果标本发生小概率事件，就可以确定H1成立的主张。否则，断言没有发现样本数据与H0相矛盾的证据。解决方案构思：5，独立测试，本节研究两个分类变量的独立测试问题。在日常生活中，我们经常关心分类变量之间是否有关系，例如吸烟是否与肺癌有关等？性别会影响你喜欢数学课程吗？等一下。6，某肿瘤研究所为了调查吸烟对肺癌的影响，随机调整了9965人，得到了以下结果(单位：人)，年表，说明：吸烟者和非吸烟者患肺癌的可能性有差异，吸烟者患肺癌的可能性很大。0.54%，2

3、.28%，浏览，7、1、列表、2、3、2维条形图、3维条形图和3维条形图中每个频率的相对大小都可以清楚地查看。从二维条形图可以看出，吸烟者中肺癌高于不患肺癌的比例。以图形方式确定两个分类变量是否相关。8，4，等高条形图，高条形图更清楚地表达了两种情况下肺癌发病的比例。9，基于上述分析，徐璐对不同样本容量的数据有统一的判断标准，我们认为随机变量-kapan统计，(1) H0成立的话，“吸烟与肺癌无关”的情况下K2应该小。根据表3-7中的数据，使用公式(1)对K2的观察如下：那么，这个值究竟告诉我们什么呢？(2)，独立性测试，在设置了10，H0的情况下，统计学家推测，如果设置了H0，K2大于6.6

4、35的值的可能性几乎等于0.01。也就是说，如果在设置了H0的情况下多次观察随机变量K2，则观测值超过6.635的频率约为0.01。想法，a:错误判断的机率是0.01。11，判断是否成立的规则，如果是，判断不成立，即认为吸烟与肺癌有关；否则，吸烟被认为与肺癌有关。使用随机变量K2确定“两个分类变量有关系”的独立测试的定义，称为两个分类变量的独立测试。根据这条规则，将“成立”结论误认为“成立渡边杏”的概率并不坏。也就是说，99%的人确信是。12，在实际应用中，在获取示例数据之前，通过下表确定阈值(1)，根据实际问题所需的置信度确定阈值。使用(2)公式(1)将随机变量的观测作为观测数据进行计算。(

5、3)如果是，要把握“x与y有关”。(。否则，样本观测数据没有提供“x和y相关”的充分证据。，13，随机变量-kapan统计，独立性检查，阈值表，0.1%确定a与b无关，1%确定a与b无关，99.9%确定a与b有关，90%确定a与b有关，11但a与b无关，第14，1阶段：H0:吸烟与疾病之间没有关系。步骤2:22列年表，6，独立性检查的步骤，步骤3:计算，步骤4:确认和判断执行表。15，反证法原则和假设检验原则，反证法原则：在一个已知假设下，矛盾开始时，证明这个假设不成立。假设检验原理：在已知的假设中，当发生与这个假设矛盾的小概率事件时，推断这个假设不成立。16，例1在某医院因心脏病住院的665

6、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。秃头与心脏病是否相关，由图形及独立性检验法判断。你得出的结论在什么范围内有效？解决方案：如相应的三维条形图所示，底部对角线上两个圆柱体高度的乘积较大，所以你可能会认为，在某种程度上，“秃头与心脏病有关”。17，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。秃头与心脏病是否相关，由图形及独立性检验法判断。你得出的结论在什么范围内有效？解决方案：根据标题所提供的资料，获得以下年表。根据年表1-13的数据，99%的人确信“秃头有心脏病”。18、示例

7、3。这是对500人测试某种血清的预防感冒效果，并将他们一年的感冒记录与其他500人没有使用血清的人的感冒记录进行比较的结果。绘制图表，然后通过图表判断这种血清是否能起到预防感冒的作用？进行独立检查。解法：设定H0:感冒与血清的使用与否无关。H0成立的话，K26.635的概率约为0.01，因此99%的人确信这种血清能起到预防感冒的作用。19，解法：H0设定：药的效果与给药方式无关。如果H0成立，则变成K22.406，不能否定H0的假设。也就是说，不能断定药物的效果与给药方式有关。例4:为了研究不同的给药方法(顾颉刚和注射)和药物的效果(有效和无效)，进行了适当的抽样调查，调查结果根据所选的193名患者的数据，能否得出与药物的效果和给药方法相关的结论？20，实践：支气管炎是常见的呼吸机疾病，医学研究者比较了