管理學研究方法04-統(tǒng)計分析方法(一)

1、管理學研究方法（管理學研究方法（4）-統(tǒng)計分析方法（一）統(tǒng)計分析方法（一）學習目標學習目標了解和認識統(tǒng)計數(shù)據(jù)在管理研究中的重要作了解和認識統(tǒng)計數(shù)據(jù)在管理研究中的重要作用用理解、掌握統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理的基本方法理解、掌握統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理的基本方法理解、掌握統(tǒng)計學的基本概念和基本方法理解、掌握統(tǒng)計學的基本概念和基本方法（描述統(tǒng)計、統(tǒng)計推斷、抽樣調(diào)查）（描述統(tǒng)計、統(tǒng)計推斷、抽樣調(diào)查）理解、掌握數(shù)據(jù)分析的基本技術(shù)與方法（方理解、掌握數(shù)據(jù)分析的基本技術(shù)與方法（方差分析、相關分析、因素分析、回歸分析）差分析、相關分析、因素分析、回歸分析）學會應用學會應用Microsoft Excel、SPSS進行數(shù)據(jù)處理、進行數(shù)據(jù)

2、處理、數(shù)據(jù)分析、模型估計、假設檢驗等。數(shù)據(jù)分析、模型估計、假設檢驗等。學會用統(tǒng)計分析方法研究實際的管理學問題。學會用統(tǒng)計分析方法研究實際的管理學問題。 主要參考文獻主要參考文獻1.1. 李懷祖：李懷祖：管理研究方法論管理研究方法論，第，第5 5章第章第1 1、2 2節(jié)。節(jié)。2.2. 陳曉萍：陳曉萍：組織與管理研究的實證方法組織與管理研究的實證方法，第，第9 9章。章。3.3. 馬慶國：馬慶國：管理統(tǒng)計管理統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計原理、數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計原理、SPSSSPSS工具與應用研究工具與應用研究，科學出版社，科學出版社，20062006年。年。4.美美 戴維戴維R安德森等著：安德森等著：商務與經(jīng)濟

3、統(tǒng)計商務與經(jīng)濟統(tǒng)計，中譯，中譯本，張建華等譯，機械工業(yè)出版社，本，張建華等譯，機械工業(yè)出版社，2003年。年。5.柯惠新等：柯惠新等：調(diào)查研究中的統(tǒng)計分析方法調(diào)查研究中的統(tǒng)計分析方法, 北京廣北京廣播學院出版社播學院出版社, 1999年。年。6.李心愉：李心愉：應用統(tǒng)計學應用統(tǒng)計學，北京大學出版社北京大學出版社，1999年。年。7.盧紋岱主編：盧紋岱主編：SPSS for Windows - 統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析, 電子電子工業(yè)出版社工業(yè)出版社, 2000年。年。統(tǒng)計學方法在管理學研究中的應用統(tǒng)計學方法在管理學研究中的應用1. 描述統(tǒng)計與統(tǒng)計圖表：數(shù)據(jù)分析中的最直接表述！描述統(tǒng)計與統(tǒng)計圖表：數(shù)據(jù)分

4、析中的最直接表述！2. 分組數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析：比較分析或?qū)Ρ确治龇纸M數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析：比較分析或?qū)Ρ确治?. 相關分析：變量間相關與依存關系的解釋相關分析：變量間相關與依存關系的解釋4. 回歸分析：變量間因果關系及其影響程度回歸分析：變量間因果關系及其影響程度5. 誤差與標準差：誤差與標準差：3、6與質(zhì)量控制與質(zhì)量控制6. 假設檢驗：研究中命題或理論的檢驗假設檢驗：研究中命題或理論的檢驗7. 抽樣調(diào)查與數(shù)據(jù)分析：調(diào)查研究、市場調(diào)研抽樣調(diào)查與數(shù)據(jù)分析：調(diào)查研究、市場調(diào)研8. 時間序列與統(tǒng)計決策：預測與決策時間序列與統(tǒng)計決策：預測與決策9. 因子分析與主成分分析：主要影響因素分析因子分析與主成分分

5、析：主要影響因素分析10. 聚類分析：事物或現(xiàn)象的分類研究與特征揭示聚類分析：事物或現(xiàn)象的分類研究與特征揭示 有數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)的地方，就要用統(tǒng)計學方法！有數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)的地方，就要用統(tǒng)計學方法！一、統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)一、統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)1. 什么是統(tǒng)計學什么是統(tǒng)計學 統(tǒng)計學是一門對群體現(xiàn)象的數(shù)量特征進行描述、分析和統(tǒng)計學是一門對群體現(xiàn)象的數(shù)量特征進行描述、分析和推論的科學推論的科學要點要點: 研究對象研究對象 群體現(xiàn)象大量性群體現(xiàn)象大量性 研究內(nèi)容研究內(nèi)容 群體現(xiàn)象的數(shù)量表現(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律性群體現(xiàn)象的數(shù)量表現(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律性 研究目的研究目的 計量、描述、分析和推論計量、描述、分析和推論2. 統(tǒng)計學在經(jīng)濟和管理中的

6、應用統(tǒng)計學在經(jīng)濟和管理中的應用 經(jīng)濟經(jīng)濟 ：物價、經(jīng)濟增長、就業(yè)、貿(mào)易、生活：物價、經(jīng)濟增長、就業(yè)、貿(mào)易、生活 管理：計劃、組織、營銷、生產(chǎn)、成本、財務、質(zhì)量管理：計劃、組織、營銷、生產(chǎn)、成本、財務、質(zhì)量 還廣泛應用于各個領域和各個方面：醫(yī)藥、生物、物還廣泛應用于各個領域和各個方面：醫(yī)藥、生物、物理、農(nóng)林、社會學、人口學、文學、體育等理、農(nóng)林、社會學、人口學、文學、體育等- cont3. 數(shù)據(jù)及其類型和來源數(shù)據(jù)及其類型和來源 數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)： -數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型 (按分布形式、來源、性質(zhì)、時序分）按分布形式、來源、性質(zhì)、時序分） -數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源 (官方、半官方（企業(yè)）、研究機構(gòu)或個人、媒體）官

7、方、半官方（企業(yè)）、研究機構(gòu)或個人、媒體） 4. 統(tǒng)計學的分類統(tǒng)計學的分類 * 描述統(tǒng)計學和推斷統(tǒng)計學描述統(tǒng)計學和推斷統(tǒng)計學 * 理論統(tǒng)計學和應用統(tǒng)計學理論統(tǒng)計學和應用統(tǒng)計學5.統(tǒng)計分析方法與思想概述統(tǒng)計分析方法與思想概述 * 統(tǒng)計學的要素：統(tǒng)計學的要素：總體、樣本、總體、樣本、描述、推斷、推斷的可靠性描述、推斷、推斷的可靠性 * 統(tǒng)計學的方法：數(shù)據(jù)搜集、整理、度量、描述、分析、推斷、統(tǒng)計學的方法：數(shù)據(jù)搜集、整理、度量、描述、分析、推斷、 預測、決策預測、決策二、二、 描述統(tǒng)計學描述統(tǒng)計學數(shù)據(jù)的搜集數(shù)據(jù)的搜集數(shù)據(jù)的整理與匯總數(shù)據(jù)的整理與匯總數(shù)據(jù)的度量數(shù)據(jù)的度量兩個變量間關聯(lián)的度量兩個變量間關聯(lián)

8、的度量分組數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)2.1 數(shù)據(jù)的搜集數(shù)據(jù)的搜集原始數(shù)據(jù)的搜集 * 統(tǒng)計調(diào)查方式： 定期統(tǒng)計報表 普查 抽樣調(diào)查 典型調(diào)查 重點調(diào)查 * 統(tǒng)計調(diào)查方案 * 問卷調(diào)查-民意測驗二手數(shù)據(jù)的搜集：年鑒、年報、出版物 2.2 數(shù)據(jù)整理與匯總數(shù)據(jù)整理與匯總 數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)分組 分組分組:將總體所有單位按一定的標準區(qū)分為若干部分，將總體所有單位按一定的標準區(qū)分為若干部分，以此將具有某種共性的個體歸入同一組，而將總體內(nèi)部以此將具有某種共性的個體歸入同一組，而將總體內(nèi)部個體間的差異通過組別區(qū)分開來。個體間的差異通過組別區(qū)分開來。 分組標準：數(shù)量標志、品質(zhì)標志、混合分組分組標準：數(shù)量標志、品質(zhì)標志、混合分組 頻

9、數(shù)及頻數(shù)分布頻數(shù)及頻數(shù)分布 頻數(shù)：具有某種屬性的個體在某一組中出現(xiàn)的次數(shù)。頻數(shù)：具有某種屬性的個體在某一組中出現(xiàn)的次數(shù)。 頻數(shù)分布：一列表明各組數(shù)據(jù)頻數(shù)（個數(shù)）的匯總表，頻數(shù)分布：一列表明各組數(shù)據(jù)頻數(shù)（個數(shù)）的匯總表，它描述了總體的結(jié)構(gòu)和分布特征。它描述了總體的結(jié)構(gòu)和分布特征。 相對頻數(shù)：每組的頻數(shù)相對頻數(shù)：每組的頻數(shù)/n 累計頻數(shù)：各組相對頻數(shù)的累加累計頻數(shù)：各組相對頻數(shù)的累加-cont 組數(shù)與組寬（距）組數(shù)與組寬（距） 組限組限 組中值組中值 直方圖直方圖 頻數(shù)多邊形頻數(shù)多邊形 累積曲線累積曲線 統(tǒng)計圖統(tǒng)計圖 統(tǒng)計表統(tǒng)計表Example: Hudson Auto RepairThe man

10、ager of Hudson would like to get a betterpicture of the distribution of costs for engine tune-upparts. A sample of 50 customer invoices has been takenand the costs of parts, rounded to the nearest dollar, arelisted below.9178935775529980976271697289667579757276104746268971057765801098597886883687169

11、67746282981017910579696273917893577552998097627169728966757975727610474626897105776580109859788688368716967746282981017910579696273-cont Frequency Distribution選擇組數(shù)：5 20 組之間數(shù)據(jù)集與組數(shù)對應（數(shù)據(jù)集大組數(shù)大，數(shù)據(jù)集小組數(shù)?。┻x擇組寬：等距分組近似組寬 = Largest Data Value Smallest Data ValueNumber of Classes Largest Data Value Smallest Dat

12、a ValueNumber of Classes-contFrequency Distribution如果選擇6組, 近似組寬 = (109 - 52)/6 = 9.5 10Cost ($)Frequency 50-59 2 60-69 13 70-79 16 80-89 7 90-99 7100-109 5 Total 50相對頻數(shù)與百分比頻數(shù)分布 Cost ($) 相對頻數(shù) 百分比頻數(shù)（%） 50-59.04 4 60-69 .2626 70-79.3232 80-89 .1414 90-99.1414 100-109 .1010 Total 1.00 100-cont-cont 直方圖（

13、Histogram）24681012141618FrequencyCost ($)-cont累計分布（Cumulative Distributions） Cost ($) 累計頻數(shù) 累計頻數(shù) 累計頻數(shù) 59 2 .04 4 69 15 .30 30 79 31 .62 62 89 38 .76 76 99 45 .90 90 109 50 1.00 100 -cont累計曲線（Ogive）累計曲線的意義與應用1020304050Cumulative FrequencyCost ($)2.3 數(shù)據(jù)的度量數(shù)據(jù)的度量1. 集中趨勢 （位置，location ) 的度量(measures of cen

14、tral tendency） * 平均數(shù) (mean) * 中位數(shù) (median) * 眾數(shù) (mode) * 四分位數(shù)和百分位數(shù) (quartiles & percentiles)xxnixxni - cont2. 離散趨勢的度量（measures of dispersion） * 全距(極差) : Range = Xmax - Xmin * 四分位數(shù)間距(interquartile range): d=Q3 - Q1 * 方差 (variance) (樣本) * 標準差 (standard deviation)（樣本）：s sxixn221()sxixn221()- cont3.

15、 平均數(shù)和標準差的應用 * z - scores ：z=（x-）/數(shù)據(jù)的標準化 * 切比雪夫定理(Chebyshevs Theorem) 任何數(shù)據(jù)中，至少有(1-1/k2) 項落在(位于)平均值(mean)的k個標準差之內(nèi)。 數(shù)學表述：Px-k 1-1/ k2 * 經(jīng)驗規(guī)則 (3 - 規(guī)則) -cont4. 探索性數(shù)據(jù)分析 -五數(shù)概括法： a. 最小值（min） b. 第1四分位數(shù)（Q1） c. 中位數(shù)（Q2） d. 第3四分位數(shù)（Q3） e. 最大值（max） -盒形圖（箱線圖）：用圖形概括數(shù)據(jù)（上述5個數(shù)據(jù)）。2.4 兩個變量間關聯(lián)的度量兩個變量間關聯(lián)的度量1. 協(xié)方差(covarianc

16、e) -兩個隨機變量的聯(lián)合數(shù)字特征，相依存程度的度量。 - 定義：cov（X，Y）=E（X-EX）（Y-EY）= E（XY）- EXEY - 樣本協(xié)方差： - 協(xié)方差的解釋：1)(1_nyyxxsniiixy-cont2. 相關系數(shù)(Correlation coefficient) - 兩個隨機變量間線性相依程度的度量。 - 定義： - 性質(zhì)： 0 xy1； xy= 0，X與Y獨立； xy= -1，完全負相關 ；xy=+1，正相關 - 樣本相關系數(shù)： - 相關系數(shù)的解釋：yxxyYX),cov(yxxyxysssr2.5 分組數(shù)據(jù)的度量分組數(shù)據(jù)的度量1. 加權(quán)平均 2. 統(tǒng)計分組:意義、方法、

17、要點3. 分組數(shù)據(jù)的平均數(shù)4. 分組數(shù)據(jù)的方差5. 分組數(shù)據(jù)的標準差 : s iiiwxwx_nMfxii_1)(2_2nxMfsii關于偏度和峰度 偏度（skewness）:偏斜度、偏態(tài)系數(shù) 是對分布偏斜程度的度量 Sk=3/3 3=E（X-EX）3是X的三階中心矩 是X的標準差 Sk=0，對稱分布。通常： Sk0，曲線分布向右偏。 峰度（kurtosis）:峰態(tài)系數(shù)、峭度 Ek=4/4 - 3 4=E（X-EX）4是X的四階中心矩，是X的標準差 Ek=0，正態(tài)分布。通常， Ek越小，曲線分布的峰越陡峭； Ek越大，曲線分布的峰越平坦。三、三、 統(tǒng)計推斷統(tǒng)計推斷參數(shù)估計參數(shù)估計 抽樣與抽樣分

18、布 參數(shù)估計（點估計） 參數(shù)估計（區(qū)間估計） 假設檢驗（關于總體均值、總體比例、總體方差）（單個總體、兩個總體） 1. 抽樣及抽樣分布抽樣及抽樣分布 總體與樣本 總體參數(shù)：總體分布的數(shù)字特征 統(tǒng)計推斷：根據(jù)樣本信息推斷總體的數(shù)量特征， 及對總體參數(shù)的估計和檢驗。 簡單隨機抽樣 a. 有限總體 - 等可能性 b. 無限總體 - 獨立地被抽到 -cont 抽樣分布 a. 一個實例 - EAI b. 的分布 的均值: E ( ) = 的標準差: or _x_x_x_xnNnNx1_nx_-cont 中心極限定理: 從總體中抽取樣本容量為n的簡單隨機樣本，當樣本容量很大時，樣本均值 服從近似的正態(tài)分布

19、。 抽樣誤差: sampling error = 樣本容量與 的抽樣分布的關系 增大樣本容量，樣本均值落在總體均值某一特定范圍的概率將隨之增大。 樣本比例 的抽樣分布 E ( ) = p or _x_x_p_pnppNnNp)1 (1_nppp)1(_x 2. 點估計及其性質(zhì)點估計及其性質(zhì) 什么是點估計? 用樣本數(shù)據(jù)計算一個樣本統(tǒng)計量, 以此來估計總體參數(shù)。 例子點估計的性質(zhì) - 如何評價估計的好壞? 無偏性: 有效性: 一致性: )(E)()(21VarVar01limPn3. 參數(shù)估計參數(shù)估計 - 區(qū)間估計區(qū)間估計區(qū)間估計的基本概念區(qū)間估計的基本步驟總體均值的估計總體比例的估計總體方差的估

20、計樣本大小的確定3.1 區(qū)間估計的基本概念區(qū)間估計的基本概念區(qū)間估計的基本思想：首先求出待估參數(shù)的估計值，然后以此為基礎估計出一個區(qū)間 ，并提供總體參數(shù)落入該區(qū)間的概率。以概率表示為：置信區(qū)間：以一定的概率保證的總體參數(shù)可能落入的區(qū)間，區(qū)間 。置信度或置信水平：(1 -）100%顯著性水平（Significance Level）：置信度為(1 -）100%的置信區(qū)間的解釋),(21),(21121P3.2 區(qū)間估計的基本步驟區(qū)間估計的基本步驟確定待估參數(shù)和置信水平：（1 -）100%。確定所用的估計量，并找出該估計量的抽樣分布。根據(jù)估計量的抽樣分布和指定的顯著性水平，計算置信區(qū)間。3.3 總體

21、均值的估計總體均值的估計 已知時, 樣本均值 服從正態(tài)分布: 即: 總體均值的置信度為：(1 -）100% 置信區(qū)間為: 關于Z/2與顯著性水平的解釋 例子 ),(2_nNxnzxnzx2_2_,_x-cont 為未知時, 大樣本(n30)時, 樣本均值 服從正態(tài)分布: 即: 總體均值的置信度為：(1 -）100% 置信區(qū)間為: 例子 ),(_nsNxnszxnszx2_2_,_x-cont t -分布： 為未知時, 小樣本(n 30)時, 樣本均值 服從自由度為(n -1)的 t -分布: 即: 總體均值的置信度為(1 -）100% 的置信區(qū)間為: 例子)1(_ntxnstxnstx2_2_

22、,_x-cont 兩個總體均值之差的估計 1, 2為已知時, 樣本均值之差 服從正態(tài)分布,即: 兩總體均值差1- 2的置信度為(1 -）100% 的置信區(qū)間為: 例子)( ,(222212121_2_1nnNxx_2_12_2_1xxzxx_2_1xx-cont 1, 2為未知時, 大樣本(n1, n2 30)時, 樣本均值之差 服從正態(tài)分布,即: 兩總體均值差1- 2的置信度為(1 -）100% 的置信區(qū)間為: 例子 )(,(222212121_2_1nsnsNxx_2_12_2_1xxszxx_2_1xx-cont1, 2為未知時, 小樣本(n1, n2 5,樣本比例m /n=p近似地服從

23、正態(tài)分布: p N(P, P(1-P)/n) 單個總體比例的區(qū)間估計 )1(,)1(_2_2_nppzpnppzp-cont 兩個總體比例之差的估計 的抽樣分布 p1,p2為已知時:(近似地) 此時兩個總體比例之差置信區(qū)間(置信水平為(1-)100%)為: p1,p2為未知時, 則令： 例子)(_2_12_2_1ppzpp2_1_pp )1 ()1 (),(2222111212_1_nppnppppNpp2_21_1;pppp3.5 總體方差的區(qū)間估計總體方差的區(qū)間估計 單樣本總體方差的區(qū)間估計 a) 抽樣分布 設X1,X2, , Xn是抽自正態(tài)總體的簡單隨機樣本,總體方差為2, 則 (n-1

24、)S2/ 2 服從自由度為(n-1)的 分布,即: (n-1)S2/ 2 (n-1) b)總體方差的置信度為(1-)100%的置信區(qū)間： 例子222)21 (22222) 1() 1(snsn四、統(tǒng)計推斷假設檢驗 1. 假設檢驗的基本原理與步驟假設檢驗的基本原理與步驟2. 總體均值的假設檢驗總體均值的假設檢驗3. 總體比例的假設檢驗總體比例的假設檢驗4. 總體方差的假設檢驗總體方差的假設檢驗5. 計算犯第二類錯誤的概率計算犯第二類錯誤的概率6. 假設檢驗中樣本容量的確定假設檢驗中樣本容量的確定7. 分析、評價統(tǒng)計軟件輸出結(jié)果分析、評價統(tǒng)計軟件輸出結(jié)果1. 假設檢驗的基本原理與步驟a. 什么是假

25、設檢驗什么是假設檢驗? b. 假設檢驗的基本思想假設檢驗的基本思想 - 概率性質(zhì)的反證法、小概率原理概率性質(zhì)的反證法、小概率原理 c.原假設原假設H0與備擇假設與備擇假設Ha d.幾個例子幾個例子 - 如何提假設如何提假設？ - 檢驗研究中的假設檢驗研究中的假設：（：（H0：0Ha：0） -檢驗某一陳述或聲明的有效性：檢驗某一陳述或聲明的有效性：（ H0：0Ha：0 ） -決策中的假設檢驗：（決策中的假設檢驗：（ H0：0Ha：0） e. 犯兩類錯誤的概率犯兩類錯誤的概率 犯第一類錯誤犯第一類錯誤: 棄真錯誤棄真錯誤 - 概率為概率為 犯第二類錯誤犯第二類錯誤: 取偽錯誤取偽錯誤 - 概率為概

26、率為 f. 接受域與拒絕域接受域與拒絕域 g. 假設檢驗的基本步驟假設檢驗的基本步驟假設檢驗的基本步驟假設檢驗的基本步驟1. 根據(jù)問題的需要根據(jù)問題的需要, 提出原假設提出原假設H0和備擇假設和備擇假設H12. 選擇檢驗所用的統(tǒng)計量，并確定該統(tǒng)計量的抽選擇檢驗所用的統(tǒng)計量，并確定該統(tǒng)計量的抽樣分布樣分布 。3. 指定檢驗用的顯著性水平指定檢驗用的顯著性水平 。4. 利用顯著性水平提出拒絕利用顯著性水平提出拒絕H0的規(guī)則（即找臨界的規(guī)則（即找臨界值）值）。5. 收集樣本數(shù)據(jù)，并計算檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值。收集樣本數(shù)據(jù)，并計算檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值。6. 比較和判斷比較和判斷: 比較檢驗統(tǒng)計量值與臨界值比較檢

27、驗統(tǒng)計量值與臨界值 結(jié)論：接收還是拒絕原假設結(jié)論：接收還是拒絕原假設H0？2. 總體均值的假設檢驗 關于單尾與雙尾檢驗的解釋 拒絕域的確定 - 何時拒絕H0？單個正態(tài)總體, 2已知。 - Z-檢驗： 單尾檢驗: H0：0Ha：0 拒絕域：Z - Z H0：0Ha：0 拒絕域：Z Z 雙尾檢驗: H0：0Ha：0 拒絕域：Z Z/2) 1 , 0(_NnXZ-continued 單個(正態(tài))總體, 2未知。大樣本(總體分布可能未知)：Z-檢驗（單尾檢驗、雙尾檢驗）, 用 s代替，拒絕域同上。小樣本(正態(tài)總體)： t-檢驗 單尾檢驗: H0：0Ha：0 拒絕域：T - t H0：0Ha：0 拒絕域

28、：T t 雙尾檢驗: H0：0Ha：0 拒絕域：T t/2 )1(0_ntnsXT 兩個總體均值差異的顯著性檢驗： 即：1 =2 ？ i.e 1-2 = 0？ 12 ？ or 12 ？ A) 12,22為已知時: 單尾檢驗: H0： 1 2 Ha： 1 2 拒絕域：Z - Z H0： 1 2 Ha： 1 2 拒絕域：Z Z雙尾檢驗: H0：1-2=0Ha：1-20 拒絕域：Z Z/2) 1 , 0()(22212121_2_1NnnXXZ-continuedB) 12,22為未知時: 大樣本： 假設和拒絕域同上 小樣本(12=22 但未知)單尾檢驗: H0： 1 2 Ha： 1 2 拒絕域：t

29、 - t H0： 1 2 Ha： 1 2 拒絕域：t t雙尾檢驗: H0：1-2=0Ha：1-20 拒絕域：t t/2 )1 , 0()(22212121_2_1NnSnSXXZ)2(11)(212121_2_1nntnnsXXT兩個正態(tài)總體均值差異的顯著性檢驗 - 匹配樣本總體1:1, 樣本為 (x1,x2, , xn)總體2:2, 樣本為 (y1,y2, , yn)令: d =1-2 d i= xi - yi, i=1,2, ,nH0: d = 0 Ha: d 0 拒絕域：t t/2H0: d 0 Ha: d 0 拒絕域： t t H0: d 0 Ha: d 0 拒絕域： t - t )1

30、(_ntnsdtdd3. 總體比例的假設檢驗 a. 原假設與備擇假設的提出: 單個總體與兩個總體 b. 樣本比例的抽樣分布: (見區(qū)間估計) c. 假設、檢驗統(tǒng)計量、及拒絕域 單個總體(大樣本,或np5) H0：pp0Ha：pp0 拒絕域：Z Z/2 H0：pp0Ha：pp0 拒絕域：Z - Z H0：pp0Ha：pp0 拒絕域：Z Z) 1 , 0(_0_Nppzpnppp)1 (00_-continued 兩個總體(大樣本) H0：p1-p2=0Ha：p1-p20 拒絕域：Z Z/2 H0：p1p2Ha：p1p2 拒絕域：Z - Z H0：p1p2Ha：p1p2 拒絕域：Z Zd. 例子)

31、 1 , 0()(2_1_212_1Nppppzpp )11)(1 (21_2_1nnppspp21_22_11_nnpnpnp4. 總體方差的顯著性檢驗 a. 單個總體方差的假設檢驗 - 單尾檢驗 - 雙尾檢驗 - 例子 b. 兩個總體方差的假設檢驗 - F - 分布 - s12/s22的抽樣分布 - 單尾檢驗: 方法、 步驟 、例子 - 雙尾檢驗: 方法、步驟、例子5. 計算犯第二類錯誤的概率計算犯第二類錯誤的概率第二類錯誤如何產(chǎn)生第二類錯誤如何產(chǎn)生?犯第二類錯誤的概率與原假設及臨界值的關系犯第二類錯誤的概率與原假設及臨界值的關系 一個例子一個例子 檢驗的功效（檢驗的功效（1-）與功效曲線

32、（）與功效曲線（Power Curve） 當當H0為假時，做出拒絕為假時，做出拒絕H0的正確結(jié)論的概率，的正確結(jié)論的概率， 稱為檢驗的功效。稱為檢驗的功效。 計算犯第二類錯誤的概率計算犯第二類錯誤的概率: 方法與步驟：見方法與步驟：見安德森安德森商務與經(jīng)濟統(tǒng)計商務與經(jīng)濟統(tǒng)計，第第9章，章，pp265-267.6. 假設檢驗中樣本容量的確定 a. 關于單個總體均值進行假設檢驗時 b. , 與n之間的關系 c. 一個例子 2022)()(azzn7. 幾個有關的問題幾個有關的問題 p - 值檢驗值檢驗 利用臨界值所對應的概率利用臨界值所對應的概率p - 值與顯著性水平值與顯著性水平 比較比較, 決

33、定是否拒絕決定是否拒絕H0。 如果如果 p - 值值 F F 為服從F分布的臨界值 （分子的自由度為p，分母的自由度為n - p - 1 ）Testing for Significance: t Test假設（Hypotheses） H0: i = 0 Ha: i = 0檢驗統(tǒng)計量（Test Statistic）拒絕規(guī)則（Rejection Rule）：Reject H0 if t t t 為t 分布的臨界值（自由度為n - p - 1 ）.tbsibitbsibiExample: Programmer Salary SurveyA software firm collected data f

34、or a sample of 20computer programmers. A suggestion was made thatregression analysis could be used to determine if salarywas related to the years of experience and the score onthe firms programmer aptitude test.The years of experience, score on the aptitude test,and corresponding annual salary ($100

35、0s) for a sampleof 20 programmers is shown on the next slide.data Exper. Score Salary Exper. Score Salary478249883871004327326.618623.7107536.258234.358131.688635.8674291084388873407522.247930.118023.169433.96833037028.26913338930-cont多元回歸模型假設工資（ salary，y）與工作經(jīng)歷年數(shù)（years of experience ，x1）和能力傾向測試得分（ s

36、core on aptitude test score， x2 ）有關，則回歸模型如下 :y = 0 + 1x1 + 2x2 + 這里： y = annual salary ($000) x1 = years of experience x2 = score on aptitude test score-cont多元回歸方程： E(y ) = 0 + 1x1 + 2x2估計的回歸方程： y = b0 + b1x1 + b2x2Solving for the Estimates of 0, 1, 2 x1 x2 y 4 78 24 7 100 43 . . . . . . 3 89 30 b = b = b =R 2 =t =F =etc.通過計算機軟件，如：Excel, SPSSSAS, Minitab解回歸問題-contMinitab Computer OutputThe regression is