0904-非参数假设检验例题spss实现-05信管信计

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1、非参数假设检验SPSS辅助案例六、非参数假设检验：正态分布假设检验例8.3.2对例8.3.1应用皮尔逊X检验•此时H0：F(x)=F0(x),Hi：F(x)丰F0(x).rx<

2、(w-a)2其中F()(h)=r~~e2，du,a及都是未知参数•J-8J2解利用表8.3.2中的数据，由(8.3.1)式计算统计量7］的观察值，判断Ho是否成立•关键在于计算并“，其中Pi=Fo（y）-FoO.i）（i=1,…，加）.我们知道，对于正态分布，a及,的极大似然法估计量为:现在用表8.3.1中的数据冲求岀E及的观察值亍及s',作为a及/

3、的估计值.表8.3.1白炽灯泡测试数据(单位:流明)216203197208206209206208202203206213218207208202194203213211193213208208204206204206208209213203206207196201208207213208210208211211214220211203216224211209218214219211208221211218218190219211208199214207207214206217'2142012122132112122162

4、06210216204221208209214214199204211201216211209208209202211207202205206216206213206207200198200202203208216206222213209219SPSS求解过程:nArialyzeNonp丄一Sampl2K2KMuitipleResponseGraph.sUtilitiesWindowHelpIndependentSamples・・.IndependentSamples・・.RelatedSamples・・・RelatedSa

5、mples・・・IReportsD^escriptiveStatistiesCompareMeansGeneralLinearModelCorrelateRegressionClassifyrDataReduetionf1varvar1varrCru—Square...Binomial...昼uns・・・SealOne-SampleKolmogorov-SmirnovTestXN120NormalParameters5^Mean208.82Std.Deviation6.323MostExtremeAbsolute・086Di

6、fferen匚bsPositive・063Negative-.086Kolmogorov-SmirnovZ・946Asymp.Sig.(2-tailed)・333a.TestdistributionisNormal.b.Calculatedfromdata.注：K-S方法的主要思想是通过抽样建立来自总体的经验分布，把经验分布与假设的理论分布相比较，以误差最大建立统计量，求实际最大误差出现时的P-Value,如果是小概率事件，拒绝否则接受判别：由于显著性概率sig.(2-tailed)=0.333=P-Value>0.05,^

7、f以接受H°书本题解：计算在各小区间的观察值个数(即实际频数)匕和用已知分布计算的理论频数％，•:表8.3.3编号5nPi1(-00,198.5)66.12[198.5,201.5)7&73[201.5,204.5)1414.54[204.5,207.5)2019.75[207.5,210.5)2321.86[210.5,213.5)2219.77[213.5,216.5)1414.58[216.5,219.5)8&89[219.5,8)66.1a—i209,a2=42.77,(7^6.5.因此FoQ)为正态N(209・6・

8、5)的分布函数，可算得px=F0(198.5)一F。(-8)=P{-8

9、198.5<€<201.51=P-1.62

10、16365.70127495.56831419613.51742040020.30552352924.26662248424.56871419613.448828647.2736365.7017)=另(np；)—1200.347.i=in-给定显著性水平a=0.05,由于自由度等于9-1-