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文档简介

1、1.1独立性检验(2)，利用随机变量来确定“两个分类变量相关”的程度，称为两个分类变量的独立性检验。独立性测试的想法类似于数学反证。为了证实“两个分类变量相关”的结论，首先假设该结论无效。也就是说，“两个分类变量之间没有关系”的假设成立。在这个假设下，我们构造的随机变量应该很小。如果根据观测数据计算出的观测值很大，这种假设在一定程度上是不合理的。独立测试，第一步：H0:吸烟和疾病没有关系。问题：吸烟与疾病有关吗？第二步：列出22个列联表方法：用两个统计量研究这类问题。第三步：引入一个随机变量：卡方统计。第四步：查阅临界值表并做出判断。0.1%认为甲与乙无关，1%认为甲与乙无关，99.9%认为甲

2、与乙无关，99%认为甲与乙无关，90%认为甲与乙无关，10%认为甲与乙无关，但这不能说明甲与乙无关，例如， 333假设检验原则：在一个已知的假设下，如果一个与假设相矛盾的小概率事件发生，则推断该假设无效。 对500人进行了某些血清防寒效果测试，并将他们一年的感冒记录与另外500人的无血清记录进行了比较，结果见下表。问：这种血清能起到预防感冒的作用吗？解决方法：让H0:感冒与是否使用这种血清无关。当H0成立时，26.635的概率约为0.01，因此有99%的把握血清可以预防感冒。解决方法：让H0:药物的效果与给药方式无关。因为当H0成立时，21.3896的概率大于15%，所以H0的假设不能被否定，也就是说，不能得出药物的效果与给药方式有关的结论。2.072，实施例2:为了研究不同给药方法(口服和注射)是否与药物效果(有效和无效)相关，进行了相应的抽样调查，调查结果列于表中。根据所选的193名患者的数据，我们能否得出药物的效果与给药方法有关的结论？气管炎是一种常见的呼吸道疾病。医学研究者比较了两种中草药对慢性气管炎的疗效。获得的数据如表所示。问：它们的疗效有什么不同吗？解决方法：让H0:这两种中草药的疗效没有区别。当H0成立时，210.828的概率是0.001，因此有99.9%的

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