引例學(xué)生的身高體重與體育成績.pptVIP

實驗七,身高、體重與體育成績,統(tǒng)計推斷,引例：學(xué)生的身高、體重與體育成績,現(xiàn)有某高中高三學(xué)生中隨機抽取100名男生的身高、體重與體育成績 （1）給出這些數(shù)據(jù)的直觀圖形描述 （2）根據(jù)這些數(shù)據(jù)對全小學(xué)生的平均身高和體重進行估計 （3）若普通中學(xué)同齡男生平均身高為168.3cm，平均體重為56.2kg，能否認為該中學(xué)男生身高和普通中學(xué)相比有顯著區(qū)別？ （4）身高和體重對體育成績有何影響？,數(shù)理統(tǒng)計的基本概念,總體和樣本 統(tǒng)計量 樣本均值 樣本中位數(shù) 樣本方差 樣本協(xié)方差 抽樣分布及分位數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 t分布 F分布 2分布,MATLAB統(tǒng)計分析工具箱,正態(tài)分布 y=normpdf(x,mu,sigma): 返回參數(shù)為mu和sigma的正態(tài)分布密度函數(shù)在x處的值 p=normcdf(x,mu,sigma): 正態(tài)分布函數(shù)值 x=norminv(p,mu,sigma): 生成參數(shù)為mu和sigma的正態(tài)分布的p分位數(shù),t分布， 2分布，F(xiàn)分布 x=tinv(p,n): 自由度為n的t分布p分位數(shù) x=chi2inv(p,n): 自由度為n的2分布p分位數(shù) x=finv(p,m,n): 自由度為m,n的F分布p分位數(shù),統(tǒng)計推斷方法,參數(shù)估計（根據(jù)樣本對總體分布中的參數(shù)進行估計） 點估計：直接給出參數(shù)的估計值 區(qū)間估計：給出參數(shù)的估計值區(qū)間，并附加一個概率（即每個區(qū)間的置信度） 置信區(qū)間：設(shè)總體分布中含有參數(shù)，若有區(qū)間I使得位于I中的概率為1-，則稱I為的1-置信區(qū)間,對于均值和標(biāo)準(zhǔn)差均未知的正態(tài)總體，可以用下面的命令進行兩個參量的點估計 muhat, sigmahat, muci, sigmaci=normfit(x,alpha) 其中：x樣本數(shù)據(jù)，alpha置信度， muhat的點估計，sigmahat 的點估計，muci的置信區(qū)間，sigmaci的置信區(qū)間,假設(shè)檢驗 零假設(shè)（原假設(shè)） 備擇假設(shè)（對立假設(shè)） 顯著性檢驗 單邊檢驗，雙邊檢驗 已知標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)總體的均值檢驗：z方法,h,sig=ztest(x,m,sigma,alpha,tail) 其中：x樣本列向量，m0，sigma, tail值為0表示雙邊檢驗，值為1表示右邊檢驗，值為-1表示左邊檢驗 alpha顯著性水平（缺省為0.5） h返回為1表示拒絕原假設(shè)，返回0表示接受 sig返回臨界值的拒絕概率，sigalpha時h=1,例：比例檢驗,某外商稱他所提供的某種零件至少有95%是符合標(biāo)準(zhǔn)的?，F(xiàn)測試200臺這種設(shè)備，發(fā)現(xiàn)有15臺是不符合規(guī)范的。在顯著性水平=0.05下，能否相信外商的話？,線性回歸 多元線性回歸模型y=b1x1+ bnxn+， 其中服從N(0, 2)分布,為回歸系數(shù)組成的向量 任務(wù)1：對觀察到的y和x的值求回歸系數(shù) 任務(wù)2：判斷模型的有效性 regress命令,b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha) Yy的數(shù)據(jù)向量 xx的數(shù)據(jù)矩陣 b的估計值 bint的置信區(qū)間 r殘差 rint的置信區(qū)間 stats13檢驗統(tǒng)計量，第一個值為回歸方程的置信度，第二個值為F統(tǒng)計量值，第三個值是與F統(tǒng)計