利用软件讲解统计学中非参数假设检验的论文
现在大部分数学专业开设应用数理统计作为专业选修课,大纲要求是关于原理的证明还有模型的构造过程,根据二类本科院校的'实际情况,应该进行适当的应用性教学,而不是按照原来的要求,掌握逻辑证明过程。
1 正态概率图检验
2 卡方拟合检验
3 柯尔莫哥洛夫拟合检验(K-S检验)
(1)将样本按从小到大的顺序排列,并给出经验分布函数;
(2)在原假设下,计算观测值的理论分布函数;
(3)计算,;
(4)算出统计量 ;
(5)由柯尔莫哥洛夫检验的临界值查出临界值,与比较,看是否接受原假设。
选择软件中分析—非参数假设检验—旧对话框—1-样本K-S,选择频数作为检验变量,得到渐近显着性(双侧)0.873,0.8730.05,所以认为应该接受原假设,认为这组数据来自正态分布。
在课本[1]中对于本题只是使用了正态概率图的方法,本文给出了另外的两种方法,其中概率图法和K-S检验法都需要计算经验分布函数,后两种方法都需要计算理论概率,非参数假设检验一般都是大样本的检测,数据处理和运算都较为繁琐。一般的二类院校数学系主要是要去掌握原理,但是大部分学生对学习理论没有兴趣,如果加入软件应用,这样不仅可以简化过程,提高兴趣,而且可以在操作的过程中加深对理论的理解,毕竟前期数据需要在对基础的了解上,再用软件进行相应的处理。
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