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本文目的是介绍拟合优度检验及其SAS实现,主要内容包括以下四个方面:①Pearson’s拟合优度检验;②偏差或称似然比拟合优度检验;③Hosmer-Lemeshow拟合优度检验;④稀疏资料拟合优度检验。前述提及的第四个方面的内容包含六种具体的检验方法,即“信息矩阵检验”“信息矩阵对角线检验”“Osius-Rojek检验”“未加权的残差平方和检验”“Spiegelhalter检验”和“Stukel检验”。本文结合一个实例并借助SAS软件实现前述提及的四类拟合优度检验,对输出结果做出解释,并给出统计结论和专业结论。 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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本文目的是介绍对数秩检验与SAS实现。对数秩检验的检验统计量有多种不同的表达形式,其中,最常见的表达形式有两种:第一种,类似于“Pearson’s拟合优度χ2检验统计量”;第二种,类似于“高维表资料优势比齐性检验统计量,即Breslow-Day’s χ2检验统计量”。对数秩检验统计量具有两种分布类型:χ2分布和标准正态分布。在构造对数秩检验统计量的过程中需注意四个方面的内容:①以个体的“生存时间”大小排序后分层或分区形成序贯的多张四格表资料;②注意区分“每个个体的生存时间”是完整数据还是删失数据;③仅计算每张四格表资料中特定网格[例如(1,1)网格]上的“理论或期望频数”;④计算理论频数的方法有别于四格表资料独立性检验时计算理论频数的方法。本文基于具有不同数据结构的两个实例并借助SAS软件实现对数秩检验。 相似文献
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本文目的是介绍似然比检验与SAS实现,包括似然比检验统计量的3种定义和6种较常用的似然比检验统计量。3种定义分别为基于参数向量的空间大小来构造似然比检验统计量、基于两个嵌套统计模型来构造似然比检验统计量和基于全模型与部分模型来构造似然比检验统计量;6种较常用的似然比检验统计量分别是一般似然比χ2检验统计量、校正似然比χ2检验统计量、剖面似然比χ2检验统计量、拟似然比χ2检验统计量、伪似然比χ2检验统计量和Rao-Scott似然比χ2检验统计量。本文通过两个实例,借助SAS软件实现似然比χ2检验,对输出结果作出解释,并给出统计结论和专业结论。 相似文献
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本文的目的是简要介绍与Z检验有关的基本概念和理论基础。基本概念涉及五个方面的内容:①何为Z检验;②何为正态分布;③Z检验的前提条件;④Z检验的适用场合;⑤Z分位数的适用场合。理论基础涉及两个方面的内容:正态分布与其他概率分布之间的关系以及正态分布可用于某些其他概率分布的近似计算。 相似文献
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