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利用軟件講解統計學中非參數假設檢驗的論文
現在大部分數學專業開設應用數理統計作為專業選修課,大綱要求是關于原理的證明還有模型的構造過程,根據二類本科院校的實際情況,應該進行適當的應用性教學,而不是按照原來的要求,掌握邏輯證明過程。
1 正態概率圖檢驗
2 卡方擬合檢驗
3 柯爾莫哥洛夫擬合檢驗(K-S檢驗)
(1)將樣本按從小到大的順序排列,并給出經驗分布函數;
(2)在原假設下,計算觀測值的理論分布函數;
(3)計算,;
(4)算出統計量 ;
(5)由柯爾莫哥洛夫檢驗的臨界值查出臨界值,與比較,看是否接受原假設。
選擇軟件中分析—非參數假設檢驗—舊對話框—1-樣本K-S,選擇頻數作為檢驗變量,得到漸近顯著性(雙側)0.873,0.8730.05,所以認為應該接受原假設,認為這組數據來自正態分布。
在課本[1]中對于本題只是使用了正態概率圖的方法,本文給出了另外的兩種方法,其中概率圖法和K-S檢驗法都需要計算經驗分布函數,后兩種方法都需要計算理論概率,非參數假設檢驗一般都是大樣本的檢測,數據處理和運算都較為繁瑣。一般的二類院校數學系主要是要去掌握原理,但是大部分學生對學習理論沒有興趣,如果加入軟件應用,這樣不僅可以簡化過程,提高興趣,而且可以在操作的過程中加深對理論的理解,畢竟前期數據需要在對基礎的了解上,再用軟件進行相應的處理。
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