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利用軟件講解統(tǒng)計(jì)學(xué)中非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的論文
現(xiàn)在大部分?jǐn)?shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)作為專(zhuān)業(yè)選修課,大綱要求是關(guān)于原理的證明還有模型的構(gòu)造過(guò)程,根據(jù)二類(lèi)本科院校的實(shí)際情況,應(yīng)該進(jìn)行適當(dāng)?shù)膽?yīng)用性教學(xué),而不是按照原來(lái)的要求,掌握邏輯證明過(guò)程。
1 正態(tài)概率圖檢驗(yàn)
2 卡方擬合檢驗(yàn)
3 柯?tīng)柲缏宸驍M合檢驗(yàn)(K-S檢驗(yàn))
(1)將樣本按從小到大的順序排列,并給出經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù);
(2)在原假設(shè)下,計(jì)算觀(guān)測(cè)值的理論分布函數(shù);
(3)計(jì)算,;
(4)算出統(tǒng)計(jì)量 ;
(5)由柯?tīng)柲缏宸驒z驗(yàn)的臨界值查出臨界值,與比較,看是否接受原假設(shè)。
選擇軟件中分析—非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)—舊對(duì)話(huà)框—1-樣本K-S,選擇頻數(shù)作為檢驗(yàn)變量,得到漸近顯著性(雙側(cè))0.873,0.8730.05,所以認(rèn)為應(yīng)該接受原假設(shè),認(rèn)為這組數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布。
在課本[1]中對(duì)于本題只是使用了正態(tài)概率圖的方法,本文給出了另外的兩種方法,其中概率圖法和K-S檢驗(yàn)法都需要計(jì)算經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),后兩種方法都需要計(jì)算理論概率,非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)一般都是大樣本的檢測(cè),數(shù)據(jù)處理和運(yùn)算都較為繁瑣。一般的二類(lèi)院校數(shù)學(xué)系主要是要去掌握原理,但是大部分學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)理論沒(méi)有興趣,如果加入軟件應(yīng)用,這樣不僅可以簡(jiǎn)化過(guò)程,提高興趣,而且可以在操作的過(guò)程中加深對(duì)理論的理解,畢竟前期數(shù)據(jù)需要在對(duì)基礎(chǔ)的了解上,再用軟件進(jìn)行相應(yīng)的處理。
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