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章节摘录

版权页：   插图：   假设检验，分为参数检验与非参数检验。 参数检验所要处理的问题是：已知总体的分布并且猜到（或用样本估计出）总体某个参数的数值，那么这个猜出来的（或估计出来的）参数值，“对不对”呢？这个猜出来（或估计出来）的参数值，就称为（参数）假设，记为H0。参数检验，就是要用样本（注意不应当用估计出总体参数的样本）来判断，这个参数假设“对不对”，是接受这个假设，还是拒绝这个假设。 例6.1.1 我们知道，对抛硬币来说总体分布为两点分布。我们猜这个硬币是均匀的，正面出现的概率为1/2。对不对呢？我们可以用样本观察值来检验它，例如抛了100次，正面出现了55次。 例6.1.2 生产线上生产出来的零件，我们知道零件的直径是服从正态分布的（总体分布），抽出来4个，直径分别为10.1，9.9，9.91，10.09，其样本均值为10。我们猜（推断）总体均值也为10。这对不对呢？我们可以用另外的一组样本来检验它。 当然，我们不能从绝对意义上，而只能从“统计意义”上，来判断“对不对”。 所谓统计意义上的“对”与“不对”，就是有可能犯错误。例如，当我们认为参数的某个假设H0正确时（接受假设H0时），有可能假设H0本来是错误的，而我们却把它当成正确的了。但是我们应当保证犯这种错误（“以假为真”的错误，简称“存伪”的错误）的概率很小（例如5％，1％），也就是概率P{接受H0 ｜ H0为假}很小。“以假为真”的错误又被称为第2类错误。所犯的“以假为真”的错误的概率记为β。β也就是概率P{接受H0｜H0为假}之值。 反之，当我们拒绝假设H0时，也可能犯“以真为假”的错误（简称“弃真”的错误，也称为第1类错误）。当然，我们也希望所犯的“以真为假”的错误的概率很小，也就是P{拒绝H0 ｜ Ho为真）=α很小（通常α取5％，或1％）。

内容概要

　　马威，中国戏剧家协会会员，中国作家协会会员，原名马庆国，辽宁省鞍山市人。主要作品有学术专著《戏剧语言》。

书籍目录

第1章  概率论基础知识  1.1 随机实验、样本空间、概率与条件概率  1.2 随机变量与概率分布的基本概念  1.3 几个典型的概率分布第2章  数据与数据的获得  2.1 总体、个体、特征与数据  2.2 数据类型  2.3 获得数据的调查方法与问卷设计  2.4 获得数据的实验方法第3章  样本数据特征的初步分析  3.1 样本数据结构的基本特征：频次与频率  3.2 观察刻度级样本数据结构的茎叶图与直方图方法  3.3 样本数据的位置特征：对数据中心的描述  3.4 样本数据的离散特征  3.5 样本数据特征的综合表达：箱形图第4章  SPSS的简单应用  4.1 使用SPSS的基础知识  4.2 SPSS的简单应用第5章  总体分布、样本分布与参数估计  5.1 总体分布与样本分布  5.2 统计量与统计量的分布  5.3 点估计  5.4 判断点估计的优劣标准  5.5* 区间估计  5.6 SPSS在参数估计中的应用第6章  参数假设检验  6.1 假设检验的基本概念  6.2 一个正态总体下的参数假设检验  6.3 一个0—1总体分布下的参数假设检验  6.4 两个正态总体下的参数假设检验  6.5* 大样本下两个任意总体的均值检验  6.6 用SPSS作假设检验第7章*  非参数假设检验  7.1* 两个总体分布的非参数假设检验  7.2* 一个总体分布的非参数假设检验  7.3* 用SPSS作非参数检验第8章  方差分析  8.1 单因素方差分析  8.2 用SPSS作单因素方差分析  8.3* 无重复实验的双因素方差分析  8.4* 重复实验的双因素方差分析  8.5* 用SPSS作双因素方差分析第9章  普通相关分析  9.1 两个随机变量的总体相关与样本相关  9.2 Spearman等级相关  9.3* 偏相关  9.4 相关系数异于零的显著性检验  9.5 SPSS对普通相关分析的处理  9.6** 品质相关与SPSS的处理第10章  线性回归分析  10.1 一元线性回归  10.2* 多元线性回归  10.3* 逐步回归  10.4 用SPSS处理经典回归问题  10.5** 多元线性回归的三大基本问题  10.6** 用SPSS处理线性回归的三大基本问题第11章 ** 主成分分析与因子分析  11.1** 主成分分析  11.2** 因子分析  11.3** 用SPSS进行因子分析第12章*  聚类分析与判别分析  12.1* 聚类分析的作法  12.2* 用SPSS做聚类分析  12.3** 判别分析的作法  12.4** Fisher判别法  12.5** Bayes判别法  12.6** 用SPSS作判别分析附录1 常用数理统计表附录2 各章思考题主要参考文献

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作者简介

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