区间估计与假设检验

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1、一、使用INSIGHT模块二、使用“分析家”三、使用TTEST过程3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现二、使用“分析家”1.总体均值的置信区间【例3-4】在“分析家”中求【例3-1】中每箱药材平均重量在95%置信水平下的置信区间。50505651495347525353495355485055步骤如下：1)在“分析家”模块中打开数据集Mylib.yczl；2)选择菜单“Statistics”→“HypothesisTests”→“OneSamplet–testforaMean（单样本均值t-检验）”；3)在打

2、开的“OneSamplet–testforaMean”对话框中设置均值的置信区间。结果表明，药材的平均重量以95%的概率位于50.08千克至52.92千克之间。第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现2.单样本总体均值的假设检验【例3-5】使用“分析家”检验【例3-2】中食品重量是否符合要求。检验变量WEIGHT：H0：μ=100，H1：μ100由于方差未知，所以使用t检验法。步骤如下：1)在“分析家”中打开数据集Mylib.spzl；2)选择菜单“Statistics”→“HypothesisTests

3、”→“OneSamplet–testforaMean”，打开“OneSamplet–testforaMean”对话框；第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现4)按图所示设置均值检验，单击“OK”按钮.第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现显示结果表明t统计量的p值为0.0105<0.05，所以拒绝原假设，即认为总体的均值不等于100。3.两样本总体均值的比较：成对匹配样本【例3-6】使用“分析家”对例3-3中两套试卷检验有无显著差异。μ1和μ2分别表示两套试卷的平均成绩，检验：H0：μ1–μ

4、2=0，H1：μ1–μ20；分析步骤如下：1)在“分析家”中打开数据集Mylib.sjdf；2)选择菜单“Statistics”→“HypothesisTests”→“TwoSamplePairedt-TestforaMean（均值的成对双样本t-检验）”；第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现3)在打开的对话框中，按图左所示设置双样本均值检验，单击“OK”，t统计量的p值=0.0005<0.05，所以拒绝原假设，两总体的均值有显著差异。第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现4.两样本总体

5、均值的比较：独立样本【例3-7】为估计两种方法组装产品所需时间的差异，分别对两种不同的组装方法各随机安排一些个工人进行操作试验，每个工人组装一件产品所需的时间如下表所示。试以95%的置信水平推断两种方法组装产品所需平均时间有无差异。方法128.330.12937.632.128.836.037.238.534.428.030方法227.622.23133.820.030.231.726.032.031.2第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现两种方法组装产品所需的时间（单位：分钟）这是一个（独立）两样本均

6、值检验问题，μ1,μ2分别为两种方法组装一件产品所需平均时间，则检验：H0：μ1–μ2=0，H1：μ1–μ20；方法128.330.12937.632.128.836.037.238.534.428.030方法227.622.23133.820.030.231.726.032.031.2两种方法组装产品所需的时间（单位：分钟）试以95%的置信水平推断两种方法组装产品所需平均时间有无差异。将数据存放在数据集Mylib.zzcpsj中，将两个样本观测值记在同一分析变量F下，不同的样本用一个分类变量g加以区分。分析步骤如下

7、：1)在“分析家”中打开数据集Mylib.zzcpsj；2)选择菜单“Statistics”→“HypothesisTests”→“TwoSamplet-TestforMean（两样本均值的t-检验）”；第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现3)在打开的对话框中，按图所示设置双样本均值检验，单击“OK”由于t统计量的p值<0.05，所以在95%的置信水平下，拒绝原假设，即两种方法所需时间有差异。第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现三、使用TTEST过程单样本均值的t检验、配对数据的t检验、

8、双样本均值比较的t检验。1.语法格式PROCTTEST<选项列表>；[CLASS<分组变量名>；][VAR<分析变量名列表>；][PAIED<变量名列表>；][BY<分组变量名>；]RUN；其中，PROCTTEST和RUN语句是必须的，其余语句都是可选的，而且可调换顺序。第三章3.2总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现CLAS