中文参数估计与假设检验精讲优选中文版参数估计与假设检验精讲5.1统计推断与假设检验5.1统计推断与假设检验5.1统计推断与假设检验5.2假设检验5.2假设检验5.2假设检验5.2假设检验5.2假设检验5.2假设检验5.2假设检验5.3参数检验及非参数检验其中，用代入，t统计量服从自由度为n-1的t分布，S为样本标准差。备择假设：与原假设对应的假设，只有在原假设被否定后才可接受的假设；执行“数据”→“加权个案”，打开“加权个案”对话框，按图5-10所示进行设置。如正态总体的均值是否与某个值存在显著差异，两个总体的均值是否有显著差异等。概率p值就是在零假设成立时检验统计量的观测值发生的概率，该概率值间接地给出了样本值在零假设成立的前提下的概率，对此可以依据一定的标准来判断其发生的概率是否为小概率。第4步进行二项分布检验选项设置：打开“二项式选项”对话框，设置“假设比例”为0.第2步数据组织：建立SPSS数据文件，建立两个变量：“工作日”、“次品数”，录入相应数据，保存为文件。打开“独立样本T检验：选项”对话框，具体选项内容及设置与单样本T检验相同。1．配对样本T检验的概念7单样本的非参数检验3参数检验及非参数检验第3步主要结果及分析:拒绝域、临界点：当检验统计量取某个区域中的值时，拒绝原假设，则称该取值区域为拒绝域，称拒绝域的边界点为临界点。①单样本T检验：检验单个变量的均值与假设检验值之间是否存在差异；概率p值就是在零假设成立时检验统计量的观测值发生的概率，该概率值间接地给出了样本值在零假设成立的前提下的概率，对此可以依据一定的标准来判断其发生的概率是否为小概率。5.3参数检验及非参数检验5.4单样本T检验5.4单样本T检验5.4单样本T检验5.4单样本T检验5.4单样本T检验5.4单样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.5独立样本T检验5.６配对样本T检验5.６配对样本T检验5.5配对样本T检验5.６配对样本T检验5.６配对样本T检验5.６配对样本T检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验第6步运行结果及分析：单样本T检验利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值与指定的检验值之间是否存在显著性差异，它是对总体均值的假设检验。根据上表T检验的结果应该看上表中的“假设方差相等”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.3．配对样本T检验的检验统计量1统计推断与假设检验训练后：78，81，76，92，88，76，93，87，62，84，87，95，88，87，802）当样本方差不等时，t统计量定义为：第3步规定显著性水平;配对样本T检验SPSS实例分析二项式假设检验数据摘要其样本差值，此时检验统计量为：独立样本T检验的概念1基本概念及统计原理第5步在给定显著性水平条件下，做出统计推断结果。P值是当原假设正确时，观测到的样本信息出现的概率。选择菜单“分析→比较均值→单样本T检验（S）”，打开“单样本T检验”对话框，将变量“weight”移入”检验变量”列表框,并输入检验值500;5.7单样本的非参数检验二项分布检验1．基本概念二项分布检验正是要通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为p的二项分布，其零假设H0是：样本来自的总体与指定的二项分布无显著性差异。2．统计原理二项分布检验在样本小于等于30时，按下式计算概率值：5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验5.7单样本的非参数检验游程检验2．统计原理SPSS单样本变量随机性检验中，利用游程数构造检验统计量。如果设n1为出现1的个数，n2为出现0的个数，当n1,n2较大时，游程抽样分布的均值为，方差为。在大样本条件下，游程近似服从正态分布，即其中，r为游程数。5.7单样本的非参数检验谢谢观看！感谢观看