医用数理统计作业(最后一次).doc

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1、个人收集整理勿做商业用途第一题,分布拟合检验一、问题:在西南医院儿科收集到21名周岁儿童身高的样本数据,分析周岁儿童身高的总体是否服从正态分布。二、数据:70cm,71cm,68cm,72cm,76cm,74cm,68cm,71cm,75cm,79cm,73cm,64cm,68cm,70cm,69cm,70cm,71cm,71cm,78cm,71cm,80cm三、统计处理:该实际问题涉及21个样本,利用样本的数据来推断样本是否来自服从正态分布的总体。因此,采用K—S检验方法分析。四、结果及分析:One—SampleKolmogorov—Smirno

2、vTest身高(CM)N21NormalParameters(a,b)Mean71。8571Std.Deviation3.97851MostExtremeDifferencesAbsolute.204Positive。204Negative—.119Kolmogorov—SmirnovZ。936Asymp.Sig.(2—tailed)。344aTestdistributionisNormal.bCalculatedfromdata。分析:个人收集整理勿做商业用途由SPSS的结果表明,数据的均值为71。8571,标准差为3。97851。最大绝对差值为

3、0。204,最大正值为0.204,最小负值为-0。119。如果显著水平α为0。05,由于Sig.为0。344〉0。05,因此不能拒绝原假设,可以认为周岁儿童身高的总体分布与正态分布无显著差异.第二题,两正态总体间的均值比较一、问题:从两处煤矿各区若干样品,得其含灰率为(百分数):甲:24。320。823.721。317。4乙:18。216。920.216.7问甲、乙两煤矿的平均含灰率有无显著差异?取α=0。05,设含灰率服从正态分布且σ1=σ2。二、数据编号:111112222含灰率:24。320.823。721.317.418.216.920.2

4、16。7三、统计处理该实验是对甲乙两总体之间均值的比较,由于甲乙两总体都服从正态分布,且σ1=σ2。故采用两独立样本t检验,通过比较P值来确定甲乙两煤矿的平均含灰率有无显著差异。个人收集整理勿做商业用途四、结果和分析1,表1GroupStatistics分组NMeanStd.DeviationStd。ErrorMean含灰率1。00521.50002.739531。225152。00418.00001。61038。80519分析,表1是甲乙两煤矿含灰率的基本描述统计量.可以看出甲乙两煤矿的平均含灰率分别是21.5和18.0,有些差距。表2分析,表2

5、是甲乙两煤矿含灰率均值差的检验结果.该检验的F统计量的观察值为0.827,对应的频率为0.393。由于显著水平α为0。05,概率P值大于α,不能拒绝原假设,即甲乙两煤矿的含灰率无显著差异。第三题,回归分析一,问题:今有年龄X(岁)和血压Y(kPa),资料如下:年龄131719202326283334384245血压12.312.312.813.613.313。913.614.014.514。314.515.9个人收集整理勿做商业用途(1)试问年龄和血压之间有无相关关系(2)试求年龄和血压的回归方程二、数据编号123456789101112年龄131

6、719202326283334384245血压12。312.312.813.613。313.913。614。014。514.314.515。9三、统计处理该实际问题涉及两个连续型随机变量:年龄(X)和血压(Y)。根据实验数据和处理目的,我们首先应对其进行相关性分析,随后进行一元线性回归分析,因此选用SPSS统计软件中的双变量相关性分析和线性回归分析对数据进行处理。四、结果和分析1.相关分析结果表1DescriptiveStatistics28.166710.294161213.75001.0220312年龄血压MeanStd.DeviationN个

7、人收集整理勿做商业用途表2Correlations1.931**.0001165.667107.700105.9709.7911212.931**1.000107.70011.4909.7911.0451212PearsonCorrelationSig.(2-tailed)SumofSquaresandCross-productsCovarianceNPearsonCorrelationSig.(2-tailed)SumofSquaresandCross-productsCovarianceN年龄血压ÄêÁäѪѹCorrelationissig

8、nificantatthe0.01level(2-tailed).**.分析:从表1可一得到两个考察对象的一些相关描述统计

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