简单统计分析与SAS过程ppt课件

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1、第六章简单统计分析与SAS过程一、假设检验与SAS过程平均每户消费支出5006007008009001000家庭数8153025139例题6.1：为了了解农村居民家庭消费水平是否有所提高，2008年，某市对其农村居民家庭进行了一次抽样调查，其中100户被抽样家庭的调查结果如下表：表6.12008年某市农村居民家庭月均消费水平若3年前该市农村居民家庭月均消费支出服从N（720，17580），假定2008年月均消费支出服从正态分布，问该市农村居民家庭月均消费支出是否有显著提高？（显著性水平0.05）即在方差未知的情况下

2、检验统计量的计算值、临界值、显著性水平及检验概率之间的关系假定检验统计量Z服从正态分布统计量的计算值：一次抽样观测值代入统计量Z后得到的数值Z0.临界值：在给定的显著性水平下，由统计量的计算值、临界值、显著性水平及检验概率之间的关系检验概率：由临界值和检验概率的计算公式，可知因此，判断接受或拒绝H0只需看p大于还是小于单样本和两样本下的假设检验单样本的假设检验（一）单样本的参数假设检验（正态分布总体）总体均值的假设检验检验统计量：拒绝域：检验统计量：拒绝域：dataa;setmeant;k=_freq_-1;p=1

3、-probt(tv,k);t1=tinv(0.95,k);procprint;run;p=1-probt(t,k)t1=tinv(0.95,k);计算t分布的0.95分位数显然，tv的值>t1且p值也<0.05,故在0.05的显著性水平下拒绝原假设，也即接受居民月均消费支出显著大于720.总体方差的假设检验检验统计量：拒绝域：例6.2：检验例6.1中居民消费支出的方差是否有变化，即是否仍为17580。procmeansvar;varexpend;freqnumber;outputout=testvar=varex;

4、run;dataA(drop=_type_);settest;k=_freq_-1;chisq=k*varex/17580;p=1-probchi(chisq,k);ci1=cinv(0.025,k);ci2=cinv(0.975,k);procprintdata=anoobs;run;程序说明：ci1=cinv(0.025,k);ci2=cinv(0.975,k);chisq=k*varex/17580;p=1-probchi(chisq,k);分别计算分布的0.025和0.975分位数。由于chisq统计量值满

5、足ci10.05也表明，在0.05的显著性水平下，接受原假设。（二）单样本的非参数假设检验K.Pearson提出以下统计量：总体分布的拟合优度检验拟合优度检验是根据样本的经验分布对总体分布作出的估计。拒绝域：表6.3订单频数分布表星期一星期二星期三星期四星期五合计71215111560问：该企业的订单在每星期5天中是否服从均匀分布？（显著性水平0.05）例6.3某企业欲了解其产品订单的分布情况，在随机选择的

6、一周中发现，其订单频数分布如下表：程序实现：datachisq;inputfoifei@@;dif=(foi-fei);div=dif*dif/fei;cards;7121212151211121512;procmeanssum;vardiv;outputout=testsum=chisq;run;dataA;settest;k=_freq_-1;p=1-probchi(chisq,k);ci1=cinv(0.025,k);ci2=cinv(0.975,k);procprintdata=anoobs;run;程序说

7、明：ci1=cinv(0.025,k);ci2=cinv(0.975,k);div=dif*dif/fei;procmeanssum;vardiv;outputout=testsum=chisq;p=1-probchi(chisq,k);分别计算分布的0.025和0.975分位数。由于chisq统计量值满足ci10.05也表明，在0.05的显著性水平下，接受原假设。总体均值的非参数检验（总体不服从

8、正态分布）利用UNIVARIATE过程中的符号检验与威尔克森秩和检验。dataconsume;inputexpendnumber@@;dif=expend-720;cards;50086001575030800259001310009;procunivariatealpha=0.1;vardif;freqnumber;run;总体不服从正态分布，利用符号检验