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第5講統計推斷與假設檢驗推斷統計包括參數估計和假設檢驗。為了進行統計推斷，需要認識樣本統計量的概率分布，以及它們的某些特征值，如均值、方差等。在統計推斷中，應用最多的是正態(tài)總體中分布、分布、t分布和F分布。一、均值比較與檢驗幾種抽樣分布（1）x分布---U分布,,,,１、均值比較,,,,,2、單樣本T檢驗,,,例1某工藝研究所研究出一種自動裝罐機，它可以用來自動裝罐頭食品，要求每罐標準重量為500g，現在需要檢驗它的性能。假定裝罐重量服從正態(tài)分布。隨機抽取10罐來檢查機器工作情況。由于該正態(tài)總體的方差未知，且樣本數小于30，屬于小樣本。所以采用T檢驗法。設H0：；H1：。取顯著性水平這是雙邊檢驗。,,3、獨立樣本T檢驗比較的兩個樣本彼此獨立，并且都來自正態(tài)分布。如果不獨立，應該使用配對T檢驗。,,,,,,,4、配對樣本T檢驗,,例2：醫(yī)學研究人員認為體育療法可以治療高血壓，取置信水平為5%：從血壓患者中選出10名，并測定他們的舒張壓，然后對他們實施體育療法。經過一個療程后再測定他們的舒張壓，假設這10人在此期間沒有其他的病況定義Pretreat為治療前的舒張壓、posttrea是治療后的舒張壓將測得的數據輸入到數據文件中。,,,5、單因素方差分析當只考慮因素A對試驗結果的影響時，稱為單因素方差分析‘One-wayANOVA）。單因素方差分析用來檢驗由單一因素影響的一個或幾個相互獨立因變量的各因素水平分組的均值之間的差異是否具有統計意義。,,,,,,6、單因變量多因素方差分析,,,,,,,7、多元方差分析的基本過程多元方差分析跟一元方差分析一樣，也包括多元單因素方差分析、多元多因素方差分聽和多元協方差分析，這些分析的概念跟一元方差分析的概念一樣。所以它們有很大的相以性。下面通過例子來詳細介紹多元雙因素方差分析的基本過程。例：為了比較幾個城市間不同民族的發(fā)展水平，現在選擇兩個指標來描述發(fā)展水平—人均收入水平，它代表了經濟發(fā)展水平；教育程度(15歲以上人口中具有小學畢業(yè)文化程度的人所占比例），它代表了社會發(fā)展水平。虛擬的抽樣調查數據如表5-46所示?，F在要比較不同城市不同民族之間的發(fā)展水平差異。,,,,,,