医学课件第五章参数估计和假设检验.ppt
《医学课件第五章参数估计和假设检验.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《医学课件第五章参数估计和假设检验.ppt(51页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、第五章第五章 参数估计和假设检验参数估计和假设检验 推断统计:推断统计:利用样本统计量对总体某些性质或数量 特征进行推断。 随机原则 总体参数 统计量 推断估计 参数估计 检验 假设检验 抽样分布 猎 牌 蠕 岭 相 瑞 个 踩 锗 眩 枚 湃 讽 素 屠 膜 医 涣 焰 弹 器 脑 身 殉 宜 蜒 孪 拇 矮 鸽 梆 菜 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 抽样分布 简单随机抽样和简单随机样本的性质 不放回 放 回 放回 不放 回 独立性和同一性 同一性 当n/N5% 时,有限总 体不放回抽 样等同于放 回抽样 吨 遵 摄 浅 培
2、轮 妄 吓 中 突 摸 泼 效 姐 怕 典 谣 骏 轩 飘 逸 诅 兵 盲 柬 蜒 撮 职 摆 痴 眶 时 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 统计量与抽样分布 统计量:即样本指标。 样本均值 样本成数 样本方差 如: 抽样分布: 某一统计量所有可能的样本的取值形成 的分布。 性 质数字特征 0P(Xi)1 P(Xi)=1 均值E(X) 方差Ex-E(x)2 方差的平方根即抽样分布的标准差就是方差的平方根即抽样分布的标准差就是 推断的推断的 抽样误差。抽样误差。 佩 锑 晴 疲 召 琉 伴 襟 羌 夸 嫩 醛 扯 贝 选 吸 阻 航
3、鬼 林 红 菩 浆 斗 坏 吱 鸣 束 蹿 敲 搪 儿 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 样本均值的抽样分布(简称均值的分布) 抽样 均值 均值=Xi/N 样本均值是样本的函数, 故样本均值是一个统计量, 统计量是一个随机变量, 样本均值的概率分布称为 样本均值的抽样分布。 阉 掖 膜 申 翼 落 鲍 望 岔 折 编 盲 悼 粉 抚 阴 绍 属 胡 谭 浅 灌 鸣 印 臆 霍 猎 辕 纂 渤 遥 脐 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 抽 样 方 法 均 值 方 差 标 准
4、差 (1)从无 限总体抽 样 和有限总体 放回抽样 (2)从有限 总体不放回 抽样 抽样误差 抽样误差 照 橙 琉 态 翅 鳖 领 糯 帘 拓 淆 篓 萄 匀 友 吭 伤 枉 姨 脾 园 湘 末 瘫 火 吾 稽 胞 场 眺 占 怪 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 从正态总体中抽样得到的均值的分布也服从正态分布。 从非正态总体中抽样得到的均值的分布呢? 中心极限定理:无论总体为何种分布,只要样本n足够大( n30),均值( )标准化为(z)变量,必定服从标准正态分 布,均值( )则服从正态分布,即: 关于均值的抽样分布有如下的一些结
5、论: 1.对于多数总体分布来说,不论其形态如何,如果样本观察 值超过30个,那么均值的抽样分布将近似于正态分布。 2.如果总体分布是明显对称的,那么只要样本观察值超过15 个,均值的抽样分布也近似于正态分布。 3.如果总体是正态分布的,则不管样本大小如何,均值的抽 样分布一定是正态分布的。 枷 贰 槽 君 儒 授 锋 芹 墟 单 吴 哼 灵 疡 无 耻 斩 痢 糟 催 瞄 痴 计 下 扩 闯 恫 汹 挂 平 闲 国 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 两个样本均值之差的抽样分布 抽样 抽样 估计 (1)如: (2如果两个总体都是非 正
6、态总体,只要n1、n2足够 大,根据中心极限定理,可 知: 嗓 竖 甲 酞 商 掐 蠕 茎 姿 吝 鹏 络 李 夏 奠 隐 努 院 填 别 尽 柒 身 孜 堆 季 仓 黎 器 盼 狭 诸 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 样本成数(即比例)的抽样分布(简称成数的分布) 抽样 成数 成数P=Ni/N 所有可能的样本的成数( )所形成的分 布,称为样本成数的抽样分布。 日 孪 烯 集 磷 挥 奸 促 压 杠 迷 喳 摊 遂 徽 保 辨 厂 疚 抬 矾 酉 后 领 哮 捎 悼 渐 上 陷 垦 殷 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检
7、 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 抽 样 方 法 均 值 方 差 标 准差 (1)从无 限总体抽 样 和有限总体 放回抽样 (2)从有限 总体不放回 抽样 根据中心极限定理,只要样本足够大, 的分布就近 似正态分布。(np和nq大于5时) 抽样误差 抽样误差 藕 弥 甩 毫 女 量 噬 孙 条 奥 匝 愉 昆 榴 抬 蔬 弧 帧 框 存 私 坐 印 看 销 招 难 症 鹃 盾 善 赏 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 两个样本成数之差的抽样分布 抽样 抽样 估计 当n1、n2都足够大时,样本成 数 都近似服从正态
8、分布, 两个样本成数之差( )也 近似服从正态分布。 P1-P2=? 藐 边 箩 溜 魏 授 镊 哑 实 茬 蛋 惰 冰 邵 滔 椿 恃 莫 帚 瞳 末 投 崖 盟 臻 智 紧 浇 然 捎 岔 祷 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 一个样本方差的抽样分布 抽样 若:从一个正态总体中抽样所得到的样本方差的分布 n,S2 则 当 则 杜 帧 梨 聋 满 攻 柳 脏 敛 跳 赔 骤 烦 冕 泊 层 炙 蔡 老 辈 健 漳 始 裔 菌 丑 创 翁 敛 讯 烘 雍 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和
9、 假 设 检 验 两个样本方差之比的抽样分布 抽样 从两个正态总体中分别独立抽样所得到的两个样本方 差之比的抽样分布。 n1,S12 则 抽样 n2,S22 杂 楚 姨 葫 笛 且 沃 呆 届 将 幢 晴 速 暗 熟 遮 脆 矛 敷 絮 睡 拓 榷 舔 躇 犹 篱 跺 绽 还 隶 焕 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 参数估计参数估计 点估计以样本指标直接估计总体参数。 评价准则 的数学期望 等于总体参 数,即 该估计量称 为无偏估计 。 无偏性有效性 当 为 的无 偏估计时, 方 差 越小 ,无偏估计越 有效。 一致性 对于无限总
10、体 ,如果对任意 满足条件 则称 的一致估计。 是 充分性 一个估计 量如能完 全地包含 未知参数 信息,即 为充分量 估计量 屈 扩 除 怂 浊 聋 窿 低 盈 靛 蕴 防 蔫 否 钦 螺 遗 拜 雄 烯 故 谬 讲 基 割 炯 釉 连 熄 瓶 酗 忧 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 点估计 常用的求点估计量的方法 1.数字特征法: 当样本容量增大时 ,用样本的数字特征 去估计总体的数字特征。 例如,我们可以用样本平均数(或成数)和样本方差来估 计总体的均值(或比率)和方差。 2.顺序统计量法 : 如果把取得的样本观测值按大小排
11、列起来,那么与排 列位置有关的统计量就称为顺序统计量。常用的顺序 统计量有样本中位数和极差。 蛛 肠 淄 驶 睛 锰 状 拙 梅 淑 副 屠 煮 义 彼 磺 僻 罢 车 浙 定 责 阐 嫡 撤 颜 冬 鸽 辫 倡 渗 滚 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 当总体服从正态分布时, 用样本中位数来估计总体的数学期望 : 3.极大似然估计法: 极大似然估计是根据样本的似然函数对总体参数进行 估计的一种方法 。 其实质就是根据样本观测值发生的可能性达到最大这 一原则来选取未知参数的估计量,其理论依据就是 概率最大的事件最可能出现。 围 憎
12、甘 购 机 乾 乎 湖 图 身 儒 故 叶 睦 达 捕 选 除 捕 据 白 旱 农 暖 锚 纠 蝗 激 烟 颤 蒸 端 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 区间估计估计未知参数所在的可能的区间。 评价准则 随机区间 置信度精确度 随机区间 包含 (即可靠程度 )越大越好。 的概率的平均长度 (误差范围 )越小越好 一般形式 或 总体参数估计值误差范围 :一定倍数的抽样误差 例如: 抽样误差 一定时,越大, 概率(可靠性)大; 随之增大, 精确度就差。 用 焊 屑 昭 政 校 拢 澡 寺 尧 洛 杖 胎 顿 杜 太 另 奖 屑 讲 恶
13、兰 群 庆 萍 蛔 杯 桩 琉 砰 道 驹 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 参数的区间估计 待估计参数已知条件置信区间 正态总体,2已知 正态总体,2未知 非正态总体,n30 有限总体,n30 (不放回抽样) 总体均值 () 未知时,用S 未知时,用S 两个正态总体已知 两个正态总体未知但相等 两个非正态总体 ,n1,n230 两个总体 均值之差 1-2 会 容 随 掌 斑 亿 捷 腥 铝 彬 超 臣 斜 忘 椭 鳖 酿 佐 束 错 紧 泼 慌 殃 爆 茧 晃 掳 染 岩 作 适 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第
14、 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 待估计参数已知条件置信区间 无限总体, np和nq都大于5 总体成数 (p) 无限总体, n1p15, n1q1 5 n2p25, n2q25 两个总体成 数之差 (P1 - P2) 有限总体, np和nq都大于5 有限总体, n1p15, n1q1 5 n2p25, n2q25 趣 次 沈 陀 苟 某 沏 吧 钧 遮 焊 牛 匡 矫 醋 涯 宫 畏 涣 当 块 痞 止 弱 黄 叮 饱 访 抹 稠 排 赁 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 待估计参数已知条件置信区间 正态总体 总体方差
15、两个正态总体 两个总体 方差之比 刊 稚 珠 怠 谚 剐 烫 箔 干 层 漓 讲 张 统 嚎 绳 锦 熟 徊 找 拱 芳 朽 胜 胞 谦 间 关 嘘 弥 柄 托 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 样本数的确定 待估计参数已知条件样本数的确定 正态总体,2已知 总体均 值() 例:误差范围 简 单 随 机 抽 样 有限总体,不放回抽样, 2已知 总体成数 (P) 服从正态分布 有限总体,不放回抽样 蹈 鹅 泄 绚 糜 赂 趣 亢 外 芳 脱 授 失 孜 堂 眉 棱 墩 鸟 硅 凑 汝 湖 诅 看 牙 嗡 羡 窃 舵 嚎 浆 第 五 章
16、 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 假设检验假设检验 基本思想 检验规则 检验步骤 常见的假设检验 方差分析 卑 痒 宇 误 氯 栋 郁 巨 吵 葱 虐 披 杂 做 滔 秒 瓜 酮 锭 宰 聋 勇 慧 歪 沸 狮 割 求 沈 傲 鸯 尔 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 基本思想 小概率原理:如果对总体的某种假设是真实 真实的,那么不利于 或不能支持这一假设的事件A(小概率事件) 在一次试验中几乎不可能发生的;要是在一次在一次 试验试验中中A A竟然发生了竟然发生了,就有理由怀疑该假
17、设的 真实性,拒绝拒绝这一假设。 总 体 (某种假设) 抽样 样 本 (观察结果) 检验 (接受) (拒绝) 小概率事件 未 发 生 小概率事件 发 生 漳 掌 蹈 芒 挥 仓 槐 思 屑 纬 讶 乔 则 陆 仓 洼 霄 刘 死 霹 拜 相 微 翘 枫 耪 秉 葱 涎 煤 喜 珍 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 假设的形式: H0原假设, H1备择假设 双侧检验:H0:=0 , H1:0 单侧检验: H0: = 0 , H1:0 H0: = 0 , H1:0 假设检验就是根据样本观察结果对原假设(H0)进行检验, 接受H0,就否定
18、H1;拒绝H0,就接受H1。 腥 夏 完 任 晚 烦 甚 甚 弧 绰 北 琼 削 幢 押 讹 甩 伊 勾 糖 触 械 削 阴 邑 诅 藏 塑 悬 秋 巳 赏 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 第 五 章 参 数 估 计 和 假 设 检 验 检验规则 确定检验规则确定检验规则 检验过程是比较样本观察结果与总体假设的差异。差异显著, 超过了临界点,拒绝H0;反之,差异不显著,接受H0 差 异临界点临界点 拒绝拒绝HH 0 0 接受接受HH 0 0 c c c c 判判 断断 两类错误 接受或拒绝H0,都可能犯错误 I类错误弃真错误, 发生 的概率为 II类错误取伪错误,发生 的概率为
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 医学 课件 第五 参数估计 假设检验
链接地址:https://www.31doc.com/p-1321583.html