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本文的目的是介绍总体方差已知时两算术均值比较一般差异性Z检验及SAS实现。首先,介绍了选用Z检验的前提条件;其次,介绍了单组设计和成组设计条件下进行均值比较的Z检验统计量,并介绍了上单侧检验、下单侧检验和双侧检验时所对应的拒绝域;最后,结合两个实例,基于SAS软件实现3种Z检验,对输出结果做出了解释。并针对如何合理选择单侧检验还是双侧检验给予说明。 相似文献
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本文旨在全面介绍t检验的基本概念与前提条件(涉及实验设计和t分布两个方面)。t分布和t检验的适用场合包括:①估计符合某些条件时定量指标的参考值范围;②直线回归分析中个体因变量Y值的容许区间计算;③估计定量指标总体均数的置信区间;④线性相关与回归分析(包括多重线性回归分析)中某些参数的假设检验;⑤定量资料均值的假设检验,此时,严格地说,t检验仅适用于以下三种实验设计类型,即单组设计、配对设计和成组设计。在实际运用中,应正确辨析定量资料所取自的实验设计类型并检查资料的参数检验条件;若属于其他情形(参见前述提及的多种场合),一般都应有相应的统计学理论为依据(即可以证明问题中涉及的统计量服从t分布),否则,就可能属于滥用或误用。 相似文献
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本文的目的是介绍两Poisson均值比较一般差异性Z检验及SAS实现。围绕以下两个内容进行介绍,即“Poisson分布简介”和“两Poisson均值比较的要领及SAS实现”。“Poisson分布简介”包括:①Poisson 分布的简史;②Poisson分布的适用场合;③Poisson分布的定义;④Poisson分布的性质。“两Poisson均值比较的要领及SAS实现”包括:①问题与数据结构;②两Poisson均值比较的四要素;③两Poisson均值比较的SAS实现。 相似文献
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本文介绍了用Z检验进行率比较的原理、方法和SAS实现。包括一个未知总体率与一个已知总体率比较的Z检验和两未知总体率比较的Z检验。在SAS实现方面,采取了两种途径:①基于计算公式,用SAS语言编程;②直接借助SAS中的“FREQ过程”。 相似文献
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本文目的是介绍方差齐性检验与SAS实现。方差齐性检验可分为以下三类:(1)直接基于方差比较的方差分析法;(2)对原始数据经过变量变换后的新数据采取基于均值比较的方差分析法;(3)对符合正态分布的定量原始数据采取χ2检验法。在第一类中,直接基于两样本方差比构造出服从F分布的检验统计量;在第二类中,对原始数据有多种不同的变量变换方法,对变换后的新数据进行单因素多水平设计一元定量资料方差分析;在第三类中,对服从正态分布的定量资料构造χ2检验统计量。本文基于SAS软件对三个实例进行方差齐性检验,并对输出结果作出解释。 相似文献
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本文目的是介绍一种特殊高维表(即g×2×2表)资料的独立性检验方法及SAS实现。在SAS软件和统计学教科书中,有三种方法可用于进行高维表资料的独立性检验,分别为广义CMHχ~2检验(简称为"方法1")、公式中含有权重系数的加权χ~2检验(简称为"方法2")和公式中没有权重系数的加权χ~2检验(简称为"方法 3")。本文通过公式推导和变形,揭示出"方法2"与"方法 3"在本质上是完全相同的加权χ~2检验,但具有不同的表现形式;还揭示出加权χ~2检验统计量的估计值与"方法1"中的CMHχ~2检验统计量的估计值近似相等。本文结合一个实例,介绍基于SAS软件实现g×2×2表资料独立性检验的具体方法,对输出结果进行解释,并做出统计结论和专业结论。 相似文献
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