minitab区间估计和假设检验

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1、区间估计和假设检验利用样本的信息对总体的特征进行统计推断。通常包括两方面：一类是进行估计，包括参数估计、分布函数的估计以及密度函数的估计等；另一类是进行检验。主要介绍利用Minitab对正态总体参数进行区间估计和假设检验，其次再来介绍对观测数据的正态性进行检验，最后介绍一些常用的非参数检验方法本章目录Minitab假设检验是从样本特征出发去判断关于总体分布的某种“看法”是否成立。一般步骤为:（1）根据问题提出一个原假设H0和备择假设H1（2）构造一个统计量T，其抽样分布不依赖任何参数（3）计算概率值（4）判断：若，则拒绝原假设H0，否则接受H1。本章目录Minita

2、b单正态总体的参数的假设检验本章目录Minitab单正态总体的参数的假设检验本章目录Minitab两正态总体的参数的假设检验本章目录Minitab两正态总体的参数的假设检验本章目录Minitab两正态总体的参数的假设检验本章目录Minitab两正态总体的参数的假设检验本章目录Minitab待估参数置信下限置信上限备注单个子样已知未知已知未知本章目录Minitab参数的置信区间待估参数置信下限置信上限备注两个子样已知未知未知本章目录Minitab-显著性水平:犯第一种错误的最大概率-P-Value:观察值大于计算值的概率-拒绝域:驳回原假设的区域-两侧检验:拒绝域存在

3、于两端的检验-单侧检验:拒绝域存在于分布一端时的检验MinitabMinitab的假设检验知道标准偏差时的总体平均数估计和检验检验总体均值是否与已知的相等Variables:选定要分析的列变量Confidenceinterval:指定计算置信度Testmean:检验对象值(检验时指定)Alternative:设定备择假设Sigma:输入标准偏差p值比显著性水平小时驳回原假设mu:原假设,munot:对立（备择）假设结果解释:p值比留意水准小故驳回归属假设,即母平均不等于5。Testmean指定的情况<35>Minitab1-SampleZEXH_STAT.MTWOn

4、e-SampleZ:ValuesTestofmu=5vsmunot=5Theassumedsigma=0.2VariableNMeanStDevSEMeanValues94.78890.24720.0667Variable95.0%CIZPValues(4.6582,4.9196)-3.170.002结果解释:置信区间为最小4.6582,最大4.9196(置信度为95%时)图像对Test与Confidenceinterval的输出Minitab1-SampleZ营养学家选择

5、随机的13瓶食用油样本，以确定饱和脂肪的平均百分比是否不同于宣传的15%。以前的研究表明，总体标准差为2.6%数据：食用油.MTWMinitab不知标准偏差时总体均值的估计和检验Variables:指定要分析的列变量Confidenceinterval:指定计算置信区间的置信度Testmean:指定检验时对象值Alternative:设定对立假设StDev:标准偏差SEMean:平均误差CI:信赖区间mu:原假设,munot:对立假设P值比显著性水平小时驳回Ho，即p值指脱离的概率。结果解释:p值小于5%，故驳回原假设,即平均不等于5Testmean指定的情况Min

6、itab1-SampletEXH_STAT.MTW对随机选择的15个美国高收入家庭的能量消费进行了度量，以确定平均消费是否不同于发布值$1080。数据：能源.MTWMinitab不知标准偏差时两个总体平均差的估计和检验Samplesinonecolumn(stack形态):在1列中比较两个样本Sampleindifferentcolumns(unstack形态)->First:选择第一个Col->Second:选择第二个ColAlternative:设定对立假设Confidencelevel:设定置信度Assumeequalvariance:假设两个样本的总体方差一

7、致结果解释:p值大于5%，故选择原假设，即两个总体平均在95%置信区间无差异Minitab2-SampletTwo-SampleT-TestandCI:BTU.In,DamperTwo-sampleTforBTU.InDamperNMeanStDevSEMean1409.913.020.4825010.142.770.39Difference=mu(1)-mu(2)Estimatefordifference:-0.23595%CIfordifference:(-1.464,0.993)T-Testofdifference=0(vsnot=):T-Value=-0