假设检验课件

假设检验是统计学中一种常用的推断方法，用于验证关于总体参数的假设。在

实际应用中，假设检验被广泛用于医学、经济、社会科学等领域。本文将对假

设检验的基本概念、步骤和常见方法进行介绍，并探讨其在实际问题中的应用。

一、假设检验的基本概念

1.1 假设

在假设检验中，我们需要对总体参数提出一个假设，并通过收集样本数据来判

断这个假设是否成立。一般来说，我们会提出一个原假设（H0）和一个备择假

设（H1）。原假设是我们需要进行检验的假设，备择假设则是对原假设的否定。

1.2 检验统计量

检验统计量是用来衡量样本数据与原假设之间的差异程度的统计量。常见的检

验统计量有t值、F值、卡方值等。通过计算检验统计量，我们可以得到一个观察到的差异程度，并据此进行假设检验。

1.3 显著性水平

显著性水平是在假设检验中设定的一个临界值，用于判断原假设是否成立。一

般来说，我们将显著性水平设定为0.05或0.01。如果计算得到的p值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则接受原假设。

二、假设检验的步骤

2.1 确定假设

在进行假设检验之前，我们需要明确原假设和备择假设。原假设通常是我们希

望进行检验的假设，备择假设则是对原假设的否定。

2.2 选择适当的检验统计量

根据问题的具体情况，选择适当的检验统计量进行计算。不同的问题可能需要使用不同的统计量，例如，对两个总体均值的比较可以使用t检验，对多个总体均值的比较可以使用方差分析等。

2.3 计算检验统计量的值

根据样本数据计算出检验统计量的值。这一步需要根据具体的统计方法进行计算，例如，对于t检验，需要计算出样本均值、标准差和样本容量等。

2.4 计算p值

根据检验统计量的值，计算出p值。p值表示在原假设成立的情况下，观察到与之相差程度或更极端程度的结果出现的概率。p值越小，说明观察到的差异越显著。

2.5 判断是否拒绝原假设

根据显著性水平和计算得到的p值，判断是否拒绝原假设。如果p值小于显著性水平，我们可以拒绝原假设，认为观察到的差异是显著的；如果p值大于显著性水平，我们则接受原假设，认为观察到的差异不是显著的。

三、常见的假设检验方法

3.1 单样本t检验

单样本t检验用于检验一个总体均值是否等于某个特定值。例如，我们可以使用单样本t检验来判断一个药物的疗效是否显著。

3.2 两样本t检验

两样本t检验用于检验两个总体均值是否相等。例如，我们可以使用两样本t 检验来比较男性和女性的平均身高是否有显著差异。

3.3 方差分析

方差分析用于比较多个总体均值是否相等。例如，我们可以使用方差分析来比较不同教育水平的人群在收入上是否存在显著差异。

3.4 相关分析

相关分析用于检验两个变量之间的相关性。例如，我们可以使用相关分析来研究学习时间和考试成绩之间的关系。

四、假设检验的应用

假设检验在实际问题中有着广泛的应用。例如，在医学研究中，可以使用假设检验来验证某种药物的疗效；在市场调研中，可以使用假设检验来比较不同广告策略的效果；在社会科学研究中，可以使用假设检验来研究不同人群之间的差异等。

总之，假设检验是统计学中一种重要的推断方法，通过对样本数据的分析，可以对总体参数的假设进行验证。在实际应用中，我们需要明确假设、选择适当的检验统计量、计算p值，并根据显著性水平判断是否拒绝原假设。假设检验的应用范围广泛，可以帮助我们解决各种实际问题。

第二章医学统计描述技术总结范文ppt

第二章医学统计描述技术总结范文ppt （七）、应用标准化率注意事项1、应用直接法计算标准化率时，由于所选定的标准人口不同，算得的标准化率也不同，因此，比较几个标准化率时，应采用同一标准人口。 2、当各年龄组的率出现明显交叉时，宜直接比较各年龄组的发生率，而不宜用标准化法甲乙两厂某工种某病患病率工龄甲厂乙厂（年）工人数患者数患病率（%）工人数患者数患病率（%） <3400123.010011.0≥31001010.04007218.0合计 500224.45007314.6<3≥3（工龄）2015105交叉3、两样本标准化率的比较应作假设检验。 4、采用间接法计算所得的标准化率仅能与所选标准比较，两个间接法标准化率不能互相比较。 5、标化后的标准化率不反映实际水平，只是用于比较的相对水平。第五节动态数列及其分析指标动态数列是一系列按时间顺序排列起来的统计指标（绝对数、相对数、平均数），用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。动态数列分析的指标一、绝对增长量①累计增长量，以某一年为基数（第一年），以后各年与之相减即得；②逐年增长量，以下一年数量减上一年数量即得。二、发展速度和增长速度发展速度和增长速度均为比，说明事物在一定时期的速度变化。

发展速度表示期指标的水平相当于基期水平的百分之多少或若干倍。增长速度说明某现象增长程度的相对比增长速度=发展速度－1。 1、发展速度（1）定基发展速度以某个时间（基期a0）的指标作基数，各个时间（期ai）的指标与之相比；a1/a0,a2/a0,…,an/a02000年：6997/4721=1.482（2）环比发展速度以前一个时间的指标作基数，以相邻的后一年的指标与之相比。（人）即根据该地1996—2000年的平均发展速度，预计到2005年该地的医护人员数量可达11408人。身高(cm)频数（f）组中值（某）f某f某295-196.596.59312.2598-799.5696.569301.75101-10102.5104-18105.5107-25108.5110- 21111.5113-15114.5116-15117.5119-7120.5122-1251123.5合计120 （∑f）13218(∑f某)1460046(∑f某2)3.8509.21743.76某某医院1980 年与1982年各科病床情况科别1980年1982年病床数构成比病床数构成比内科20050.030060.0外科10025.010020.0儿科10025.010020.0合计400100.0500100.0（三）、相对比（Ratio）相对比是A、B两个有关指标之比，说明A是B的多少倍或百分之几。 A与B的性质可以相同，也可以不同。可以是绝对数也可以是相对数或平均数。人口密度、性比例、医护比，医技比二、应用相对数的注意事项1、计算相对数的分母不宜过小分母过小则计算所得的相对数不稳定，不可靠，容易产生误解。

生物统计与实验设计国科大韩从英总结

第一章生物统计学基本知识什么是统计学PPT 5 t 方差分析卡方适用于什么检验PPT7 统计学分类PPT8 生物统计学的概念及主要内容PPT10 变量常量参数统计量PPT11 算术平均数某公牛站测得10头...PPT13 将100头长白母猪的仔猪一月窝重...PPT13\ 某种群有黑白花奶牛1500头...PPT14 中位数观察得9只西农莎奶牛...PPT15 某犬场发生瘟热...PPT15 某奶牛场68头健康母牛PPT16 几何平均数某波尔山羊群1997-2000年PPT16 调和平均数某保种牛群不同世代牛群保种的规模PPT17 标准差计算10只辽宁绒山羊产绒量PPT19 利用某纯系蛋鸡200枚蛋重资料PPT19 变异系数已知某良种猪场长白成年猪PPT20 定性变量定量变量PPT30 第二章常用概率分布正态分布 126基础母羊体重在。。区间内PPT44 已知猪血红蛋白含量x服从正态分布N（12.86.1.33）PPT45 二项分布纯种白猪与纯种黑猪杂交，根据孟德尔遗传理论PPT47 设在家畜中感染某种疾病的概率为20%PPT47 仔猪黄痢病在常规治疗下死亡了为20%PPT47 泊松分布调查某猪场闭锁育种群仔猪畸形数PPT49 为监测饮用水污染情况，现检验某社区每毫升饮用水中是细菌数PPT50 卡方分布t分布F分布第三章统计推断区间估计测定54头6月龄东北猪血清总蛋白含量PPT59 某品种10头仔猪的出生重为1.5,1.2PPT60

正态总体均值与方差的区间估计包糖机某日开工包了12包糖PPT66 耗氧率是跑步运动员生理活力的一个重要测度PPT68 测得两个民族中各5位成年人的身高PPT69 为比较I II两种型号步枪子弹的枪口速度PPT69 分别由工人和机器人操作钻孔机在钢部件上钻孔PPT70 研究由机器A和机器B生产的钢管内径PPT70 单侧置信限设从一批灯泡中，随机的取5只做寿命试验PPT71 下面列出了自密歇根湖中捕获的10条鱼的聚氯联苯PPT71 下面分别列出了某地25-30岁吸烟和不吸烟的男子的血压PPT71 假设检验大样本平均数u检验总体方差已知总体方差未知两个样本平均数比较的u检验为了比较46-27RRUM603两种橡胶PPT75 总体方差未知小样本t检验晚稻良种汕优63的千粒重量PPT76 测得马铃薯两个品种块茎干物质含量PPT78 总体方差未知且经F检验不相等n1=n2 两小麦品种千粒重调查结果PPT79 选取生长期、发育进度、植株大小和其他方面一致的两块地两种栽培方法的地瓜产量PPT80 用糯玉米和非糯玉米杂交，预期F1植株上的糯性花粉粒的百分率为0.05 PPT82 调查春大豆品种A的120个豆荚，其中瘪荚38 PPT83 调查大豆A品种20荚，其中三粒荚14荚，两粒一下荚6荚PPT86 第四章方差分析选用4种不同剂型的配合饲料作太湖猪的配合饲料剂型实验，每一剂型饲喂5头太湖猪PPT94 为了研究长白猪、杜洛克、太湖猪、新淮猪等四个不同猪种的生长速度，PPT95 研究不同水平赖氨酸对肉仔鸡生长的影响PPT100 为了研究4种不同中草药添加剂饲料A对太湖猪的饲喂效果PPT101 为了研究雌激素对子宫发育的影响，现有四窝不同品系未成年的大白鼠PPT102 用2种不同的饲料喂养3个不同品种的鲤鱼，得增重效果如下PPT105 为了研究在猪饲料中添加胱氨酸、蛋氨酸、和蛋白质对猪日增重的影响PPT106 缺失一个数据PPT108 缺失两个数据PPT109 第五章简单相关与线性回归根据x.y的实际观测值计算表示两个相关变量x,y间线性相关程度和性质的统计量rPPT116 计算10只绵羊的胸围和体重的相关系数PPT117 在太湖白鹅的生产性能研究中太湖白鹅雏鹅与70日龄重测定结果PPT121

市场调研分析工具：SPSS操作基础课件及试题答案

市场调研分析工具：SPSS操作基础一、SPSS基本操作 1.SPSS的基本认识 SPSS是市场调查的有效工具之一，对这一工具应当具备以下基本认识： SPSS的输出结果基本和office兼容 SPSS提供了一个类似于Excel的操作界面，同时SPSS可以打开Excel文件。由于很多公司的各类信息是录入到Excel文件中的，这样就能够顺利地将相关信息导入SPSS。 SPSS具备很好的画图功能 SPSS可以将各类信息整理成各类实用而清晰的图表，这是很多公司都非常关心的一项功能。图1 SPSS的操作界面如图1所示，SPSS的操作界面与Excel非常相似，这款软件是20世纪50年代斯坦福大学的三个研究生研发成功的，此后不断发展成为世界上最著名和客户占有量最大的统计软件。2009年，这一软件被IBM公司收购，随后在商务上得到快速推进，因为IBM计划将SPSS打造成一款商务智能软件，而不是只局限在高校范围内。比如，该软件有一个“直销”（Direct sells）模块，这是在数据分析中经常用到的模块，里面放入了一些非常著名的商务分析模型，如客户价值判断模型（RFM），这一模型可以根据客户的购买频次、购买金额、最后一次购买时间等信息，对客户做出价值判断并进行分组，这些都是SPSS被IBM 收购后发生的变化。目前，中国移动、各大银行、淘宝网等知名公司都在应用这些数据分析模块。由于国内的软件版权保护制度比较落后，IBM目前并不以软件销售作为主赢利渠道，而是主要通过商务咨询和相关服务获取利润。 2.SPSS的操作流程 SPSS的主要操作流程大致可以分为五部分：第一，数据读入——是将相关数据读入SPSS中；第二，数据预处理——数据读入后，要稍微做一下预处理才能继续操作；

中南大学统计学课件

习题《卫生统计学》第五版（五年制预防医学用）（一）名词解释与简答题 1．名词解释（1）负担系数（2）总和生育率（3）生存率（4）潜在减寿年数（5）试比较发病率与患病率, 死亡率与病死率。 2、简述二项分布、Poisson分布、正态分布的区别与联系。 3、简述控制图的基本原理。 4、简述双侧正态分布资料的医学参考值范围为什么是均数±1.96倍标准差。 5、样本均数的抽样分布有何特点？ 6、样本均数的标准误的意义是什么？与标准差有何区别和联系？ 7、与标准正态分布比较，t分布的特点是什么？ 8、用同一份样本指标去估计总体参数的95%置信区间与99%置信区间，两者比较，哪一个估计的精度好？为什么？ 9、假设检验的理论依据是什么？ 10、假设检验的两类错误之间的区别与联系是什么？ 11、t检验的应用条件是什么？ 12、假设检验中P值的意义是什么？ 13、如何确定检验水准？ 14、如何恰当地应用单侧与双侧检验？ 15、什么情况下可以借用正态近似法估计总体概率的置信区间？ χ检验的用途。 16、简述2 17、比较两个独立样本频数分布的χ2检验，和比较配对样本两个频数分布的χ2检验在设计方法、资料整理、假设检验等方面的差别是什么？ 18、举例说明如果实验效应用等级资料表示，比较两组总体效应间差别是否有统计学意义 χ检验？为什么不能用2 19、为什么有些四格表（或R×C表）必须要计算确切概率？ 20、实验研究和调查研究的根本区别是什么？ 21、实验设计的三个基本原则是什么？ 22、在临床试验中使用安慰剂的目的是什么？ 23、随机化的目的是什么？ 24、试验设计的基本要素包括哪些？ 25、估计样本含量时，所定容许误差与样本量有何关系？ 26、配对设计的目的是什么？ 27、避免医生和病人对实验效应观察的偏性，设计时应注意什么？ 28、为明确某新化妆品对皮肤有无损害作用，将12只大白兔的左背部涂抹该化妆品，右侧涂生理盐水作为对照，72小时后观察皮肤反应。这属于什么对照？ 29、琴纳用牛痘疫苗接种23人后再接种天花，结果无人患天花，而当时一般人接触天花病人后，天花的发病率约90%。琴纳所用的属于什么对照？ 30、为比较A、B两种减肥药对肥胖病人的减肥效果。将60名肥胖患者按性别相同，体重相近配成30对。每对患者随机分配入A、B两药组，30天后比较A、B两组患者体重的下降值(kg)。 (1)该实验属何种设计方案？ (2)变量或资料(体重下降值)属何种类型 (3)其结果可用何种统计分析方法进行分析 31、什么是析因设计？其主要特点是什么？ 32、何为交叉设计？它有何优缺点？ 33、方差分析的基本思想是什么？总离均差平方和以及总自由度怎样计算？ 34、两样本t检验与完全随机设计资料的ANOV A有何关系？配对样本t检验与随机区组设计资料的ANOV A又有何关系？ 35、举例说明何谓交互效应？并绘制交互效应图。

心理学研究方法课件 (超全的)

第一章心理学与科学 1、科学研究的特征（1）系统的实证主义（2）可证伪性（3）重复性—操作性定义（4）开放性对证伪性的认识：评价某一理论的新证据，必须看在收集该新证据时，是否有可能证实该理论是错的。操作性定义：操作性定义是根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量含义的方法。 2、以人为被试的研究伦理知情同意保护被试（身体、心理）保障退出自由与保密 3、心理学研究方法的发展第二章选题与取样 1、研究课题的来源（1）对日常生活的观察（2）实际需要（3）现有的理论（4）技术发展的推动 2、选题的原则（p30）（1）课题是可行的（2）课题是清楚的（3）课题是有价值的（4）课题是符合道德的 3、取样简单随机取样分层随机取样系统取样聚类取样（1）简单随机抽样完全按随机原则从总体中抽样，总体中每一单位被抽中的概率都相同，又称“纯随机抽样”。简单随机抽样是其他概率抽样方法的基础，在理论上容易实现，总体规模不大时较适用。（2）分层抽样（stratified sampling）

也称比率取样，是按照总体已有的某些特征，将总体分为几个不同的部分，每个部分称为一层，然后从每一层中随机抽取一个子样本，将子样本合并即得到所需要的总体的样本。 ▪等比例分层 ▪不等比例分层抽样比率：样本容量与总体容量的比值，表示为n/N 例如，从容量为2000的总体中抽取容量为300的样本，其抽样比率为300/2000, 即0.15。对简单随机样本来说，抽样比率等于总体中每个成员被选入样本的概率。分层抽样的优点： a. 当总体分层明显时，样本结构与总体结构更相似，能提高样本对总体的代表性。 b. 特别适用于既需要对总体参数进行推断，也要对各子总体进行推断的情况。分层抽样的局限：必须对总体的情况非常了解，否则无法做出正确分层。（3）等距抽样（系统抽样，systematic sampling）从总体中取一个随机起点，然后每隔K项取一个元素，直到取满需要的样本量为止。K称为抽样间隔。等距抽样的优点：易于实施，工作量小；样本在总体中分布均匀，抽样误差小。等距抽样的缺点：总体中各元素的排列必须是随机、无规律的，否则会得到有偏样本。（4）整群抽样（聚类抽样，cluster sampling）将总体按照某种标准划分为若干子群体，以每一群体作为一个抽样单位，用随机方法从中抽取若干子群体，合并起来作为样本。整群抽样的优点：易于取得抽样框，便于组织，节省人力、物力等；整群抽样的缺点：样本分布不均匀，代表性差。第三章假设与解释 1、心理学研究中的主要变量变量：具有操作性定义，可以用量化的方法加以测量并赋予两个或两个以上值的概念（1）刺激变量、机体变量和反应变量 Stimulus Variable 自然刺激和社会刺激(高温、期待) 具体刺激和抽象刺激外部刺激和内部刺激 Organism Variable 年龄、性别、职业、智力、左/右利手…… 自我评价高或低、动机、情绪波动…… Response Variable 速度、准确性、量表得分…… （2）自变量、因变量和控制变量 Independent Variable 研究者直接操纵的变量。“自”是指被实验者直接操纵，“变量”是指它可以取两个或两个以上的值(水平)。 Dependent Variable 实验中记录的信息或实验的结果： Control variable 实验中应保持恒定的变量 2、假设（1）规范的假设：科学研究中任何一种对某些问题做出尝试性解释的陈述，它必须能被证实或否定；一般不用疑问句。（2）假设检验的过程提出假设——使概念可操作化——对变量关系做出明确、具体的预设——设计研究、选择研究方法—— 收集资料——分析资料、判断变量间关系（统计检验）——提出假设

实验六统计分析及模型分析

实验六数据的统计分析&模型分化学院：数计学院专业：统计学年级：2017 班：姓名：学号：实验目的： 1.掌握基本的统计分析的相关函数及模块； 2.学会利用Python进行参数估计及假设检验； 3.掌握线性回归模型的构建及检验。实验内容： 1.对第七讲课件及教材第六、七章中的案例进行验证性实验。 2.数据的统计分析：（1）抽样调查表明，考生的外语成绩（100分制）近似服从正态分布，平均成绩为72分，96分以上考生占总数的2.3%。试求考生外语成绩在60～84分之间的概率。（2）从某厂生产的一批铆钉中随机抽取10个，测得其直径分别为13.35,13.38, 13.40, 13.43, 13.32, 13.48, 13.34, 13. 47, 13.44, 13.50。试求铆钉头部直径这一总体的均值μ与标准差σ的估计。（3）某送信服务公司登出广告，声称其本地信件传送时间不长于6小时，随机抽样其传送一包裹到一指定地址所花时间，数据为7.2，3.5，4.3，6.2，l0.1，5.4，6.8，4.5，5.1，6.6，3.8和8.2小时。求平均传送时间的95％置信度的置信区间。（4）过去的大量资料显示，某厂生产的灯泡的使用寿命服从正态分布N(1 020，1002)。现从最近生产的一批产品中随机抽取16只，测得样本平均寿命为1 080小时。试在0.05的显著性水平下判断这批产品的使用寿命是否有显著提高？（5）一家制造商生产钢棒，为了提高质量，如果某新的生产工艺生产出的钢棒的断裂强度大于现有平均断裂强度标准，公司将采用该工艺。当前钢棒的平均断裂强度标准是500千克，对新工艺生产的钢棒进行抽样检验，12件棒材的断裂强度如下： 502，496，510，508，506，498，512，497，515，503，510，506千克。假设断裂强度的分布比较近似于正态分布，问新工艺是否提高了平均断裂强度?（α=0.05）实验结果： (1) (2)

《医学统计学》课程标准

《医学统计学》课程标准第一部分课程概述一、课程名称中文名称：《医学统计学》英文名称：《Medical Statistics》二、学时与适用对象课程总计40学时，均为理论课。本标准适用于五年制临床医学、空军临床医学、口腔医学、康复医学与疗养学、生物医学工程专业。三、课程性质地位医学统计学是临床医学专业一门必修的专业基础课程，它是用统计学理论和方法研究生物医学批量数据收集、分析、解释与表达的普遍原理和方法的一门科学。医学统计学被喻为整个医学大厦中的一个重要支柱，医学统计学知识是医学知识的组成部分，医学统计学方法是医学科研的基本方法，医学统计学结果是所有医学科学研究最重要的证据之一。理解医学统计学知识、掌握基本的医学统计学方法，将为后续临床医学、军事医学学习，以及毕业后从事临床工作和科学研究工作奠定坚实基础。预修课程为《高等数学》、《生理学》等，主修完本课程后，学员将进一步学习《物理诊断》、《实验诊断》等后续临床医学专业课程。四、课程基本理念 1．要坚持学员为主体，教员为主导的教学理念。全程渗透素质教育、创新教育、个性化教育等现代教育思想和观念。 2．教学内容上突出启发式教学，灵活利用讨论式教学、案例式教学、问题式教学等先进的教学方法，灵活运用和组合视频录像、电子幻灯、CAI课件、网络课程、学科专业网站等多种现代化教学手段，发挥信息化教学的特点和优势，激发学生学习兴趣、调动学生的主动性，进一步强化学生的知识与实践操作技能，开扩视野，培养科学的思维方式。 3. 在教学过程中注意以如何分析医学观察结果的“变异”来源为出发点，培养学员的统计思维方式。强调医学统计的全过程，提高学员的综合素质。理论与实践相结合，提高学员的动手能力。五、课程设计思路 1、框架设计与内容安排医学统计学课程包括医学统计学入门、医学研究的统计设计、医学数据的统计描述、统计推断四个教学单元。

医学统计学课件习题

三.名词解释（1）总体和样本（2）参数和统计量（3）过失误差（4）抽样误差（5）随机测量误差（6）概率和概率推断三.名词解释（1）相对数（2）率（3）构成比（4）相对比 (6)标准化率法四：问答题： 1. 常用的相对数指标有那些？它们的意义和计算上有何不同？为什么不能以比代率？请联系实际加以说明。 2.什么情况下需要进行率的标准化？标准化的方法有那些？四：问答题 1、如何正确区分三种类型的资料 2、如何实现数据类型的转换？请举例说明。一、是非题： 1.某区一年内死亡200人，其中16人因癌症死亡，癌死亡率为8%。 2.调查显示某地省级医院的肺癌病死亡率高于基层医院,因此可认为省级医院的医疗水平不如基层医院。 3.随机抽取两个样本，根据它们计算出的率可直接比较。 4.某人用某种新药治疗5例胃溃疡患者，其中有4例好转，1 例无效，该新药的有效率为80%。 5.计算率的标准化率只是便于资料间的相互比较，标准化率不是反映某时某地的实际水平。 6.抽样研究中，可以凭率或构成比的大小直接下结论。 7.相对比是对比的最简单形式，两个指标的性质必须相同。 8.说明某现象发生强度大小的指标是构成比。 9.构成比中某一部分比重的增减相应地会影响其他部分的比重 10.比较两地某病的总死亡率时，若两组资料的年龄构成不同，应计算标准化率。二、选择题： 1、据下表资料，哪一种说法正确_______。某地肺癌100例分析年龄（岁） <=20 21- 31- 41- 51- 合计例数 3 7 23 57 10 100 a 100例肺癌病人中以41—50岁所占比重最大 b．41—50岁最易发肺癌 c．需进行率的标化后才能下结论 d．资料不具可比性，无法作比较 e．以上都不是 2、构成比之和必为_______。 a 100% b．＜100% c．＞100% d．不确定值 e．100 3、标准化的目的是_______。 a．使计算的结果相同 b．消除混杂因素对结果的影响 c．使资料具有可比性 d．使算出的率可直接作比较 e．以上都不对 4、计算某地5～15岁儿童肺炎发病率，现求得男、女童肺炎发病率分别为21.2%和19.1%，可认为_______。 a．男童的肺炎发病率高于女童 b．应进行标准化后再做比较 c．资料不具可比性，不能直接作比 d．应进行显著性检验后再下结论 e．以上都不对 5、相对比是A、B两个有关指标之比，两个指标要求_。 a．性质必须相同 b．性质必须不同 c．性质可以相同也可以不同 d．性质最好相同 e．以上都不对五.疑难选解一次腹泻的爆发调查表明：发病者中有85%在甲饭馆就餐，有15%在乙饭馆就餐，故认为传染源来自甲饭馆。一、是非题： 1.两样本均数差别是假设检验可用t检验，也可以用方差分析。 2.各组数据呈严重偏态时也可以作方差分析 3.方差分析时，要求各组方差齐性。 4.方差分析中，F值不会是负数。 5.完全随机设计方差分析中，F值越大则P值越小。 6.完全随机设计方差分析中，若P＜0.05则可认为两两之间都不相同。 7.完全随机设计方差分析中，SS组间一定小于SS组内。 8.方差分析中，如果处理因素有作用则MS组间一定大于 MS 组内。 9.方差分析中，如果处理因素无作用则F值一定等于1。 10.在方差分析前，一般应进行方差齐性检验。二、选择题： 1.完全随机设计方差分析中从总变异中分出组间变异和组内变异是指_________。 a．从总均方中分出组间均方和组内均方 b．从组内离均差平方和分出各组的离均差平方和 c．从总均数的离均差平方和分出组间离均差平方和和组内离均差平方和 d．从组间离均差平方和分出组间与组内的离均差平方和

卫生统计学课件知识点整理

1-绪论第一节统计学与医学统计学方法 1、统计学是收集、分析、解释与呈现数据资料的一门科学收集数据：实验设计、调查设计分析数据：统计学描述、统计学推断解释数据：根据专业等解释统计结果呈现结果：向杂志社、上级部门发表结果 2、统计工作的基本步骤 ①统计设计：包括调查、实验设计 ②收集资料：取得准确可靠的原始资料 ③整理资料：对资料进行整理、改错、数量化 ④分析资料：统计描述、统计推断（参数估计、假设检验）第二节数据类型 1、计量资料（定量数据）：用仪器、工具等测量方法获得的数据。特点：有计量单位 2、计数资料（定性数据/分类资料）：按某种属性分类，然后清点每类的数据。无固有计量单位，分为二分类和多分类 3、等级资料（有序分类资料）：半定量或半定性的观察结果。有大小顺序 4、三类资料间关系第三节统计学基本概念 1、随机变量（random variable）及其分类简称变量（variable），用大写拉丁字母表示，如X、Y、Z。变量值用小写拉丁字母表示 ①离散型变量（discrete variable）相当于计数资料（定性数据） ②连续型变量（continuous variable）相当于计量资料（定量数据） ③有序变量（ordinal variable）相当于等级资料

2、同质与变异（homogeneity and variation）同质：指事物的性质、影响条件或背景相同或非常相近变异：指同质的个体之间的差异 3、总体与样本（population and sample）总体：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）分有限总体与无限总体样本：从总体中随机抽取的部分观察单位随机抽样（random sampling）为保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法 4、参数与统计量（parameter and statistic）参数：总体的统计指标，如总体均数，标准差，为固定的常数统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，为参数附近波动的随机变量 5、误差（error）实际观察值与客观真实值之差 ①系统误差（systematic error）在实际观测中，由受试对象、研究者、仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因造成的有一定倾向性或规律性的误差。流行病学称之为偏倚（bias）特点：观察值有系统性、方向性、周期性的偏离真值可以通过严格的实验设计和技术措施消除 ②随机误差（random error）特点：大小方向不一的随机变化随机测量误差（random measurement error）提高操作者熟练度可以减少这种误差随机抽样误差（random sampling error）由抽样造成的样本统计量和总体参数间的差异；不可避免，但有一定的分布规律，可估计 6、概率（probability）随机事件发生的可能性大小，用大写的P表示；取值[0,1] 必然事件P=1；不可能事件P=0；随机事件0＜P＜1 P≤0.05（5%）或P≤0.01（1%）称为小概率事件，小概率事件的原理是在一次实验中是不大可能发生的 7、频率（frequency）样本的实际发生率称为频率样本频率总是围绕概率上下波动样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概率

概率论与数理统计教案

概率论与数理统计教案概率论与数理统计作为一门重要的数学学科，旨在研究随机事件的发生概率以及通过收集和分析数据来推断总体特征和进行决策。本教案将介绍概率论与数理统计的基本概念、理论知识以及应用实例，旨在帮助学生全面理解和掌握这门学科。一、教学目标 1. 理解概率论与数理统计的基本概念和原理； 2. 掌握概率分布、随机变量、样本与总体、估计与检验等基本概念和方法； 3. 能够应用概率论与数理统计的知识解决实际问题； 4. 培养学生的数据分析和决策能力。二、教学内容 1. 概率论概率论是研究随机现象中事件发生的概率的数学理论。主要内容包括概率的基本概念、概率的性质、概率的计算方法等。 2. 随机变量与概率分布随机变量是指在一次试验中可能发生不同取值的变量。概率分布是随机变量各个取值发生的概率分布情况。 3. 样本与总体

样本是从总体中抽取出来的有代表性的一部分，用于进行统计推断。总体是指研究对象的全体。 4. 参数估计与假设检验参数估计是用样本统计量来估计总体参数的值，假设检验是对总体参数进行假设检验以确定其真伪。三、教学方法 1. 讲授法通过讲解概念、原理和方法，帮助学生理解和掌握相关知识。 2. 实例分析法通过实际案例分析，将概率论与数理统计的理论知识应用到实际问题中，帮助学生理解和应用。 3. 讨论交流法组织学生分组或小组讨论，探讨和交流问题，培养学生的分析问题和解决问题能力。四、教学步骤 1. 引入概率论与数理统计的基本概念和作用，并举例说明其实际应用场景。 2. 介绍概率论的基本概念和性质，如事件、样本空间、概率、条件概率等。

假设检验的基本步骤

假设检验的基本步骤（三）假设检验的基本步骤统计推断 1．建立假设检验，确定检验水准 H0和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。 H0总是假设样本差别来自抽样误差，无效/零假设 H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。检验水准，a＝0.05 检验水准的含义 2．选定检验方法，计算检验统计量选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题，一般计量资料用t检验和u检验；计数资料用χ2检验和u检验。 3．确定P值，作出统计推理 P≤a ，拒绝H0，接受H1 P> a，按a＝0.05水准，不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝H0，都有可能发生错误（四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论） u检验适用条件 t检验适用条件 t检验和u检验

1．样本均数与总体均数比较 2．配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较配对设计的情况：3点 3. 两个样本均数的比较（1）两个大样本均数比较的u检验（2）两个小样本均数比较的t检验（五）假设检验的两类错误及注意事项（Ⅰ和Ⅱ类错误） 1.两类错误拒绝正确的H0称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示，α＝0.05，犯I型错误概率为0.05，理论上平均每100次抽样有5次发生此类错误；接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。用β表示，（1－β）为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝0.9，若两总体确有差别，理论上平均每100次抽样有90次得出有差别的结论。两者的关系：α愈大β愈小；反之α愈小β愈大。 2.假设检验中的注意事项（1）随机化：代表性和均衡可比性（2）选用适当的检验方法（3）正确理解统计学意义（4）结论不绝对（5）单侧与双侧检验的选择四．分类变量资料的统计描述

cda level1课件与笔记

cda level1课件与笔记摘要： 1.CDA Level 1 课程简介 2.CDA Level 1 课件内容 3.CDA Level 1 笔记整理 4.CDA Level 1 学习建议正文： CDA（Certified Data Analyst）Level 1 是一门针对数据分析师的入门课程，旨在帮助学员建立扎实的数据分析理论基础和实践能力。本文将从课件和笔记两个方面介绍CDA Level 1 的学习内容，并提供一些学习建议。一、CDA Level 1 课程简介 CDA Level 1 课程主要涵盖数据分析的基本概念、数据处理与清洗、数据可视化、统计学基础和数据分析工具等内容。通过学习该课程，学员可以掌握数据分析的基本方法和技巧，为后续深入学习数据分析打下坚实基础。二、CDA Level 1 课件内容 1.数据分析基本概念：数据分析的定义、目的、方法和流程等； 2.数据处理与清洗：数据收集、数据预处理、数据清洗和数据转换等； 3.数据可视化：数据可视化的基本原理、常见图表类型和可视化工具等； 4.统计学基础：描述性统计、推断性统计、概率分布和假设检验等； 5.数据分析工具：Excel、Python、R 和SQL 等数据分析软件的应用。三、CDA Level 1 笔记整理

1.数据分析基本概念：（1）数据分析定义：通过收集、处理、分析数据，从数据中提取有价值的信息和知识的过程。（2）数据分析目的：提高决策效率、降低决策风险、发现潜在商机、优化业务流程等。（3）数据分析方法：描述性分析、推断性分析、预测性分析和规范性分析等。（4）数据分析流程：明确目标、数据收集、数据处理、数据分析、结果呈现和持续优化等。 2.数据处理与清洗：（1）数据收集：通过问卷调查、抽样调查、行政记录等方式获取数据。（2）数据预处理：数据清洗、数据转换和数据规范化等操作。（3）数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值和错误值等问题。（4）数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如将分类数据编码成数值数据等。 3.数据可视化：（1）数据可视化原理：通过图形表达数据信息，帮助观察者快速理解数据特征。（2）常见图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等。（3）可视化工具：Excel、Tableau、Power BI 等。 4.统计学基础：（1）描述性统计：计算均值、中位数、众数、标准差等统计量，描述数据

中级统计师统计实务2023课件

中级统计师统计实务2023课件第一部分：统计学的基本概念 1.统计学的定义统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科。它包括了概率论、数理统计学和应用统计学等领域。 2.统计学的应用领域统计学广泛应用于社会科学、自然科学、商业管理、医学、金融、环境科学等领域，可以帮助人们进行决策、预测和推断。 3.数据的类型在统计学中，数据主要分为定量数据和定性数据。定量数据是具有数值意义的数据，可以进行数理统计分析；而定性数据是描述性质、性别、学历等特征的数据。第二部分：数据收集与整理 1.数据的收集方法

数据的收集方法包括实地调查、问卷调查、抽样调查、统计表格等方式。根据不同的研究目的和资源限制，选择适当的数据收集方法十分重要。 2.数据的整理与处理数据整理是将原始数据进行清洗和整理，包括剔除异常值、填充缺失值、标准化等步骤。数据处理是将整理后的数据进行统计分析和计算，如计算总体均值、方差等。第三部分：统计描述与推断 1.统计描述统计描述是对数据进行总结和描述的过程，主要包括频数分布、频率分布、平均数、中位数、众数等统计指标。通过统计描述，可以直观地了解数据的分布特征。 2.统计推断统计推断是根据样本数据对总体特征进行推断的过程。通过抽样调查和统计分析，可以推断总体的均值、比例、方差等参数，并对推断结果进行可靠性分析。

第四部分：假设检验与方差分析 1.假设检验假设检验是一种通过对样本数据进行统计分析，来推断总体特征的方法。它包括建立假设、选择显著性水平、计算统计量、判断接受或拒绝原假设等步骤。 2.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个总体均值差异的方法。它通过检验组间差异和组内差异的大小，来判断各组均值是否存在显著差异。第五部分：回归分析与时间序列分析 1.回归分析回归分析是一种研究变量之间相互关系的方法。它可以通过建立回归模型，预测自变量对因变量的影响，并进行相关性和显著性分析。 2.时间序列分析

计量经济学课件庞皓第四章

计量经济学课件庞皓第四章简介本文档是关于计量经济学课程中庞皓第四章的课件摘要。本章重点讲解了关于回归模型的假设检验和模型选择的内容。通过学习本章，我们将能够对回归模型的假设进行检验，并了解如何选择最合适的模型来解释我们的数据。回归模型的假设检验回归模型的假设检验是计量经济学中的重要内容，它帮助我们判断我们的回归模型是否有效，以及通过对模型参数的假设进行检验来评估模型的准确性。本节我们将学习三个重要的假设检验：线性关系、零斜率以及模型中的其他假设。 1. 线性关系的检验在回归模型中，我们假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。我们可以使用各种统计方法来检验线性关系，其中最常用的方法是利用t统计量对斜率进行假设检验。具体地，我们对斜率的假设进行如下检验： H0：斜率等于零，即变量之间不存在线性关系。 Ha：斜率不等于零，即变量之间存在线性关系。

我们可以根据t统计量的计算结果，来判断是否拒绝原假设。 2. 零斜率的检验当我们在回归模型中引入一个变量时，我们可以对该变量的斜率进行检验，来判断该变量对模型的解释能力是否显著。具体地，我们对斜率的假设进行如下检验：H0：斜率等于零，即该变量对模型的解释能力不显著。 Ha：斜率不等于零，即该变量对模型的解释能力显著。我们可以根据t统计量的计算结果，来判断是否拒绝原假设。 3. 模型中的其他假设检验除了线性关系和零斜率的检验，回归模型中还有其他重要的假设需要进行检验，包括误差项的正态性、异方差性以及自相关性的检验。这些假设检验对于模型的有效性评估至关重要。

模型选择在计量经济学中，我们常常面临多个模型的选择问题，如何选择最合适的模型来解释我们的数据是一个重要的问题。本节将介绍两种常用的模型选择方法：最小二乘法（OLS）和信息准则。 1. 最小二乘法（OLS）最小二乘法是回归模型中最常用的估计方法，它通过最小化观测值和模型估计值之间的残差平方和，来得到模型的最优拟合。最小二乘法通过估计出的模型参数来评估模型的拟合效果，我们可以根据拟合优度以及估计参数的显著性来选择最优模型。 2. 信息准则信息准则是一种模型选择的统计方法，它基于模型的拟合效果和参数数量来评估模型的复杂度。常见的信息准则包括C（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则），我们可以通过比较不同模型的信息准则值来选择最优模型。

R软件公式：第三章假设检验【假设检验】

所有题目均为两个正态总体的参数假设检验【例】杜鹃总是把蛋生在别的鸟巢中,现从两种鸟巢中得到杜鹃蛋24个.其中9个来自一种鸟巢, 15个来自另一种鸟巢, 测得杜鹃蛋的长度(mm)如下: 假定两样本来自同方差的正态总体，试判别两个样本均值的差异是仅由随机因素造成的还是与来自不同的鸟巢有关 (05.0=α). 【解】2112 10::μμμμ≠=H H t.test 检验法 x<-c(21.2,21.6,21.9,22,22,22.2,22.8,22.9,23.2) y<-c(19.8,20,20.3,20.8,20.9,20.9,21,21,21,21.2,21.5,22,22,22.1,22.3) alpha<-0.05 t.test(x,y,var.equal=TRUE,conf.level=1-alpha) R 软件结果： Two Sample t-test data: x and y t = 3.5671, df = 22, p-value = 0.001723 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.4520968 1.7079032 sample estimates: mean of x mean of y 22.20 21.12 P=0.001723<05.0=α 故拒绝原假设，即两个样本均值的差异与来自

不同的鸟巢有关。手写过程参照P57.【例】3.5.2 公式法： R 软件公式：公式：P50表3.3公式I ，2221σσ=相同且未知 x<-c(21.2,21.6,21.9,22,22,22.2,22.8,22.9,23.2) y<-c(19.8,20,20.3,20.8,20.9,20.9,21,21,21,21.2,21.5,22,22,22.1,22.3) alpha<-0.05 xbar<-mean(x) ybar<-mean(y) n1<-length(x) n2<-length(y) t1<-(xbar-ybar)/(sqrt(1/n1+1/n2)*sqrt(((n1-1)*sd(x)^2+(n2-1)*sd(y)^2)/(n1+n2-2))) t2<- qt(1-alpha/2,n1+n2-2) list(t1,t2) 运行结果： [[1]] [1] 3.567083 [[2]] [1] 2.073873 结果：t1>t2 拒绝域成立，故拒绝原假设。 p-value 的含义：如果是检验问题，p 值反映的是样本数据支持原假设的证据，p 值越大，证据越强。p 值就是在原假设下，该总体出现现有数据的概率，或者说在现有数据下，原假设成立的一种合理性，p 值越大，原假设成立的可能性就越大。 p 值越少，就说明原假设成立的可能性越小。通常当p 值小于0.05时，就认为原假设不成立。P 值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P 值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P 值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显

概率论与数理统计自学指导书

《概率论与数理统计》自学指导书一、课程名称：槪率论与数理统讣二、自学学时：120 三、课件学时：四、教材名称：《概率论与数理统讣》，袁荫棠编，中国人民大学出版社。五、参考资料：六、考核方式：章节同步习题（10%） +笔试（90%）七、课程简介本课程主要讲解概率统汁的基本概念、理论与方法。内容主要包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、几种常见的分布、大数泄律与中心极限立理、样本分布、参数估计、假设检验以及回归分析等。八、自学内容指导第一章随机事件及其概率（一）本章内容概述本章主要讲授随机试验、样本空间、古典概型、概率的立义和性质，加法及乘法公式、条件概率公式、全概率公式及贝叶斯公式，事件的独立性及独立试验概型等。（二）自学课时安排

（三）知识点 1、随机事件（1）随机试验是指具有下列特点的试验： •在相同条件下可重复进行； •每次试验的结果不唯一，且试验前可确知所有可能结果； •每次试验前不可准确预知该次试验会岀现哪一种结果。（2）随机事件在每次试验中，可能发生也可能不发生，而在大量试验中具有某种规律性的事件。必然事件一一每次试验中一泄发生的事件，记不可能事何一每次试验中一定不发生的事件，记①。基本事件与样本空间。（3）事件的关系和运算 ①熟悉两个事件的和事件、积事件、差事件的含义及符号表示，并熟悉推广到多个事件的情形。 ②此外，还有互斥事件、对立事件以及完备事件组的槪念。互斥事件：如果事件A与B不能同时发生，即= ©，称事件A与B互不相容（也称互斥）。对立事件：事件“非A”称为A的对立事件（或逆事件），记作7。注意：AA=^,A + A = Q.,A = Q.-A,A = A O ③事件的运算规律：加法交换律、加法结合律、乘法交换律、乘法结合律、乘法对加法的分配律、对偶律，特别要注意对偶律： 2、概率注意：三种概率的泄义（概率三种定义：统计泄义、古典定义、公理化左义），但重点是概率的古典左义，它是我们计算事件概率的主要依据。