分布拟合检验及其应用ppt
- 1. 分布拟合检验及其应用
- 2. 总体分布服从正态分布或总体分布已知条件下的统计检验，称为参数检验。 但是在数据探索分析中，我们需要拟合的正是数据的分布。这就要用到非参数假设检验——分布拟合检验（用于检验样本观测值是否来自某种给定分布）。 常用的分布拟合检验方法有 检验，经验分布拟合检验法，以及正态性W检验法。
- 3. 论文主要内容 一、 检验法 二、偏度、峰度检验法 三、列联表和独立性检验
- 4. 检验法可以用来检验分布是否具有某一个指定的分布或属于某一个分布族 1、单个个体的 拟合检验 首先，提出假设 H0:总体X的分布函数是F(x) H1:总体X的分布函数不是F(x)
- 5. 构造检验统计量 其中 表示样本观察值落在 的个数 当H0 为真时，我们可以根据H0中所假设的X的分布函数来计算事件 的概率，得到
- 6. 定理若n充分大（n 50），则当Ho为真时上面定义的统计量近似服从 （k-1）分布 拟合检验法是基于上述定理得到的，所以使用时必须注意n不能小于50.另外 不能太小，应大于等于5，否则应适当合并
- 7. 2、分布族的 拟合检验 提出假设 ：总体X的分布函数是， 是未知参数 利用样本求出未知参数的最大似然估计，以估计值作为参数值，求出 的估计值 在某些条件下，在 为真时近似地有
- 8. 若显著性水平为 拒绝域为 在软件中，检验通常会以P值的形式输出，P值是检验统计量在原假设下取其观测值及其更极端值的概率。 对于以上检验
- 9. 偏度、峰度检验 检验法是比较样本频率与总体概率而得到的，尽管它对离散型和连续型总体分布都适中，但它依赖于区间划分的，实际上 检验法是在检 是否为真，并未真正的检验总体分布F（x）是否为 。现在对检验假设F（x）是否为正态总体常用偏度、峰度检验。
- 10. 总体X的偏度和峰度是指X的标准化变量 的三阶中心距和四阶中心距，即 当总体X服从正态分布时，
- 11. 现在检验假设 X服从正态分布 所以 H0 的拒绝域为 其中， 分别为 的矩估计
- 12. 列联表和独立性检验考虑二维总体（X，Y).（X，Y）的可能值 (i=1,2,...,r;j=1,2,...,s)是平面上的rs个点.在平面 上作rs个互不相交的区域 ，使得 以上所说的 亦可看作样本（ ）,（ ) ...,( )落入 的个数，这样就可把前面所 说的分布拟合 检验法用于假设检验 ：X与Y相互独立
- 13. 记 = 由离散随机变量相互独立的定义知，上述假设等价于假设 检验统计量为 = 当 时，检验统计量的极限分布为 分布 其自由度为rs-(r+s-2)-1=(r-1)(s-1) 其近似拒绝域为
- 14. 2019谢谢观看单击此处添加副标题内容
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