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时间:2020-05-07
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1、本资料来源第七章非参数统计—2检验前面所阐述的参数估计和假设检验,都是以总体分布已知或对分布作出某种假定为前提的,是限定分布的估计或检验,亦可以称为参数统计。但是在许多实际问题中,我们往往不知道客观现象的总体分布或无从对总体分布作出某种假定,尤其是对品质变量和不能直接进行定量测定的一些社会及行为科学方面的问题,如食品感官评定的统计,需要用非参数统计方法来解决。所谓非参数统计,就是对总体分布的具体形式不必作任何限制性假定和不以总体参数具体数值估计或检验为目的的统计推断。这种统计主要用于对某种判断或假设进行检验
2、,故称为非参数检验。非参数统计方法很多,本章只介绍x2检验。主要内容一、2检验的原理二、适合性检验的方法三、独立性检验的方法主要介绍对次数资料、等级资料进行统计分析的方法第一节2统计量与2分布一、2统计量的意义♀448♂428♂438♀438876只羔羊(实际观察A)876只羔羊(理论T)统计某羊场一年所产的876只羔羊这个差异是属于抽样误差?还是羔羊性别比例发生了实质性的变化??这里公、母各相差10只确定一个统计量:来表示实际次数与理论次数偏离程度进行显著性检验:判断这一偏离程度是否属于抽样误差1.
3、求差数:A1-T1=-10,A2-T2=10?两个差数之和为02.平方后再相加:∑(A-T)2可以避免正、负抵消?505-500=5;26-21=53.先将各差数平方除以相应的理论次数后再相加,并记之为2也就是说2是度量实际观察次数与理论次数偏离程度的一个统计量2越小,表明实际观察次数与理论次数越接近2=0,表示两者完全吻合2越大,表示两者相差越大表明实际观察次数与理论次数比较接近二、2分布设有一平均数为μ、方差为的正态总体。现从此总体中独立随机抽取n个随机变量:x1、x2、…、xn,并求出其标准
4、正态离差:,,…,记这n个相互独立的标准正态离差的平方和为2:若用样本平均数代替总体平均数μ,则随机变量服从自由度为n-1的2分布,记为~因此,2分布是由正态总体随机抽样得来的一种连续性随机变量的分布。2分布性质2≥0,即2的取值范围是[0,+∞2分布密度曲线是随自由度不同而改变的一组曲线随自由度的增大,曲线由偏斜渐趋于对称该分布的平均数为df,方差为2df.图7-1几个自由度的概率分布密度曲线三、2的连续性矫正由式计算的2只是近似地服从连续型随机变量2分布。在对次数资料进行2检验利用
5、连续型随机变量2分布计算概率时,常常偏低,特别是当自由度为1时偏差较大。Yates(1934)提出了一个矫正公式,矫正后的2值记为:当自由度大于1时,式的2分布与连续型随机变量2分布相近似,这时,可不作连续性矫正,但要求各组内的理论次数不小于5。若某组的理论次数小于5,则应把它与其相邻的一组或几组合并,直到理论次数大于5为止。第二节适合性检验一、适合性检验的概念判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验称为适合性检验。二、适合检验步骤1.建立假设H0:实际观察的属性类别分配
6、符合已知属性类别分配的理论或学说;HA:实际观察的属性类别分配不符合已知属性类别分配的理论或学说。2.计算检验统计量2或2c若2(或2c)<20.05,P>0.05,表明实际观察次数与理论次数差异不显著若20.05≤2(或2c)<20.01,0.01<P≤0.05,表明实际观察次数与理论次数差异显著若2(或2c)≥20.01,P≤0.01,表明实际观察次数与理论次数差异极显著3.查临界2值(P483,2值表),作出统计推断若属性类别分类数为k,则适合性检验的自由度为k-1二、适合性
7、检验的方法【例7.1】在进行山羊群体遗传检测时,观察了260只白色羊与黑色羊杂交的子二代毛色,其中181只为白色,79只为黑色,问此毛色的比率是否符合孟德尔遗传分离定律的3∶1比例?检验步骤如下:(一)提出无效假设与备择假设H0:子二代分离现象符合3∶1的理论比例。HA:子二代分离现象不符合3∶1的理论比例。(二)选择计算公式由于本例是涉及到两组毛色(白色与黑色),属性类别分类数k=2,自由度df=k-1=2-1=1,须进行连续性矫正:(三)计算理论次数白色理论次数:T1=260×3/4=195黑色理论次数:
8、T2=260×1/4=65或T2=260-T1=260-195=65(四)计算根据理论比率3∶1求理论次数:(五)查临界2值,作出统计推断当自由度df=1时,查得20.05(1)=3.84,计算的2c<20.05(1),P>0.05,不能否定H0,表明实际观察次数与理论次数差异不显著,可以认为白色羊与黑色羊的比率符合孟德尔遗传分离定律3∶1的理论比例。适合性检验还经常用于测验试验数据的次数分
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