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1、单样本的非参数检验,非参数检验,非参数检验： （1）在总体分布未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。 （2）推断过程中不涉及有关总体分布的参数。,7.1 单样本的非参数检验,1.目的：样本来自总体的分布是否与某个已知的分布相吻合？ 绘制样本数据的直方图、pp图、QQ图判断粗略 通过非参数检验精确 2.单样本非参数检验 （1）对单个总体的分布形态等进行推断 （2）方法：卡方检验、二项分布检验、K-S检验、变量值随机性检验等。,7.1.1总体分布的卡方检验,1.基本思想-吻合性检验 （1）原假设：样本来自的总体分布与期望分布无显著差异。 变量值落入第i个子集中的理论概
2、率为 ，相应的期望频率为,2.实现步骤 Analyze-Nonparametric Tests-Chi-Square,（1）选定待检验的变量到Test Variable list （2）在Expected Range中确定参与分析的观测值的范围： Get from data:所有观测数据都参与分析 use specified range：只在该取值范围内的观测数据才参与分析。 （3）Expected values给出各理论值 All categories equal:所有子集的频数都相同 value：依次输入值，通过add、change、remove进行增加、修改和删除。,3.应用案例,医学研
3、究表明心脏病人猝死人数与日期的关系为：一周内，星期一猝死者较多，其他日子基本相当，各天的比例近似为：2.8：1：1：1：1：1：1 根据“心脏病猝死”数据，推断总体分布是否与理论分布相吻合。 分析： 利用总体分布卡方检验实现。,7.1.2二项分布检验,1.基本思想 （1）通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定概率p的二项分布。 （2）小样本-精确检验 大样本-近似检验,2.实现步骤,Analyze-Nonparametric Tests-Binomial,（1）选定待检验的变量到Test Variable list （2）define dichotomy中指定如何分类 get from data：检验变量为二值变量 cut point：输入具体数值，大于等于该值的为第一组，大于该组的为第二组 （3）Test proportion：输入二项分布的检验概率值,3.应用案例,利用“产品合格率”数据，推断该批产品的一级品率是否为90% 分析： 产品合格与否属于二值变量，可以通过二项分布检验实现。,
