沒有幻燈片標(biāo)題-先進(jìn)人機(jī)通信技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室

1、,,在前面的課程中，我們已經(jīng)了解了假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想，并討論了當(dāng)總體分布為正態(tài)時(shí)，關(guān)于其中未知參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)問題 .,然而可能遇到這樣的情形，總體服從何種理論分布并不知道，要求我們直接對(duì)總體分布提出一個(gè)假設(shè) .,例如，從1500到1931年的432年間，每年爆發(fā)戰(zhàn)爭的次數(shù)可以看作一個(gè)隨機(jī)變量，椐統(tǒng)計(jì)，這432年間共爆發(fā)了299次戰(zhàn)爭，具體數(shù)據(jù)如下:,在概率論中，大家對(duì)泊松分布產(chǎn)生的一般條件已有所了解，容易想到，每年爆發(fā)戰(zhàn)爭的次數(shù)，可以用

2、一個(gè)泊松隨機(jī)變量來近似描述 . 也就是說，我們可以假設(shè)每年爆發(fā)戰(zhàn)爭次數(shù)分布X近似泊松分布.,上面的數(shù)據(jù)能否證實(shí)X 具有泊松分布的假設(shè)是正確的？,現(xiàn)在的問題是：,又如，某鐘表廠對(duì)生產(chǎn)的鐘進(jìn)行精確性檢查，抽取100個(gè)鐘作試驗(yàn)，撥準(zhǔn)后隔24小時(shí)以后進(jìn)行檢查，將每個(gè)鐘的誤差（快或慢）按秒記錄下來.,問該廠生產(chǎn)的鐘的誤差是否服從正態(tài)分布？,再如，某工廠制造一批骰子，聲稱它是均勻的.,為檢驗(yàn)骰子是否均勻，要把骰子實(shí)地投擲若干次，統(tǒng)計(jì)各點(diǎn)出現(xiàn)的

3、頻率與1/6的差距.,也就是說，在投擲中，出現(xiàn)1點(diǎn)，2點(diǎn)，…，6點(diǎn)的概率都應(yīng)是1/6.,得到的數(shù)據(jù)能否說明“骰子均勻”的假設(shè)是可信的？,問題是：,K.皮爾遜,這是一項(xiàng)很重要的工作，不少人把它視為近代統(tǒng)計(jì)學(xué)的開端.,解決這類問題的工具是英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家K.皮爾遜在1900年發(fā)表的一篇文章中引進(jìn)的所謂 檢驗(yàn)法.,檢驗(yàn)法是在總體X 的分布未知時(shí)，根據(jù)來自總體的樣本，檢驗(yàn)關(guān)于總體分布的假設(shè)的一種檢驗(yàn)方法.,H0：總體X的分布函數(shù)為F(

4、x),然后根據(jù)樣本的經(jīng)驗(yàn)分布和所假設(shè)的理論分布之間的吻合程度來決定是否接受原假設(shè).,這種檢驗(yàn)通常稱作擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，它是一種非參數(shù)檢驗(yàn).,3.根據(jù)所假設(shè)的理論分布,可以算出總體X的值落入每個(gè)Ai的概率pi,于是npi就是落入Ai的樣本值的理論頻數(shù).,1. 將總體X的取值范圍分成k個(gè)互不重迭的小區(qū)間,記作A1, A2, …, Ak .,2.把落入第i個(gè)小區(qū)間Ai的樣本值的個(gè)數(shù)記作fi ， 稱為實(shí)測頻數(shù). 所有實(shí)測頻數(shù)之和f1+ f2+

5、…+ fk等于樣本容量n.,標(biāo)志著經(jīng)驗(yàn)分布與理論分布之間的差異的大小.,皮爾遜引進(jìn)如下統(tǒng)計(jì)量表示經(jīng)驗(yàn)分布與理論分布之間的差異:,統(tǒng)計(jì)量 的分布是什么?,在理論分布已知的條件下,npi是常量,實(shí)測頻數(shù),理論頻數(shù),皮爾遜證明了如下定理:,若原假設(shè)中的理論分布F(x)已經(jīng)完全給定，那么當(dāng) 時(shí)，統(tǒng)計(jì)量,的分布漸近(k-1)個(gè)自由度的 分布.,如果理論分布F(x)中有r個(gè)未知參數(shù)需用相應(yīng)的估計(jì)量來代

6、替，那么當(dāng) 時(shí)，統(tǒng)計(jì)量 的分布漸近 (k-r-1)個(gè)自由度的 分布.,為了便于理解，我們對(duì)定理作一點(diǎn)直觀的說明.,是k個(gè)近似正態(tài)的變量的平方和.,這些變量之間存在著一個(gè)制約關(guān)系：,故統(tǒng)計(jì)量 漸近(k-1)個(gè)自由度的 分布.,在理論分布F(x)完全給定的情況下，每個(gè)pi 都是確定的常數(shù). 由棣莫佛－拉普拉斯中心極限定理，當(dāng)n充分大時(shí)，實(shí)測頻數(shù) fi 漸近正態(tài)，,因此,在F(x)

7、尚未完全給定的情況下，每個(gè)未知參數(shù)用相應(yīng)的估計(jì)量代替，就相當(dāng)于增加一個(gè)制約條件，因此，自由度也隨之減少一個(gè).,若有r個(gè)未知參數(shù)需用相應(yīng)的估計(jì)量來代替，自由度就減少r個(gè).,此時(shí)統(tǒng)計(jì)量 漸近(k-r-1)個(gè)自由度的 分布.,如果根據(jù)所給的樣本值 X1,X2, …,Xn算得統(tǒng)計(jì)量 的實(shí)測值落入拒絕域，則拒絕原假設(shè)，否則就認(rèn)為差異不顯著而接受原假設(shè).,得拒絕域:,(不需估計(jì)參數(shù)),(估計(jì)r 個(gè)參數(shù)),皮爾遜定理是在n無限

8、增大時(shí)推導(dǎo)出來的，因而在使用時(shí)要注意n要足夠大，以及npi 不太小這兩個(gè)條件.,根據(jù)計(jì)算實(shí)踐，要求n不小于50，以及npi 都不小于 5. 否則應(yīng)適當(dāng)合并區(qū)間，使npi滿足這個(gè)要求 .,讓我們回到開始的一個(gè)例子，檢驗(yàn)每年爆發(fā)戰(zhàn)爭次數(shù)分布是否服從泊松分布.,提出假設(shè)H0: X服從參數(shù)為 的泊松分布,按參數(shù)為0.69的泊松分布，計(jì)算事件X=i 的概率pi ，,=0.69,將有關(guān)計(jì)算結(jié)果列表如下:,根據(jù)觀察結(jié)果，得參數(shù) 的極大似

9、然估計(jì)為,因H0所假設(shè)的理論分布中有一個(gè)未知參數(shù)，故自由度為4-1-1=2.,將n <5的組予以合并，即將發(fā)生3次及4次戰(zhàn)爭的組歸并為一組.,故認(rèn)為每年發(fā)生戰(zhàn)爭的次數(shù)X服從參數(shù)為0.69的泊松分布.,按 =0.05，自由度為4-1-1=2查 分布表得,=5.991,=2.43<5.991，,未落入否定域.,奧地利生物學(xué)家孟德爾進(jìn)行了長達(dá)八年之久的豌豆雜交試驗(yàn), 并根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果,運(yùn)用他的數(shù)理知識(shí), 發(fā)現(xiàn)了遺傳的

10、基本規(guī)律.,在此，我們以遺傳學(xué)上的一項(xiàng)偉大發(fā)現(xiàn)為例，說明統(tǒng)計(jì)方法在研究自然界和人類社會(huì)的規(guī)律性時(shí)，是起著積極的、主動(dòng)的作用.,孟德爾,他的一組觀察結(jié)果為：,黃70，綠27,近似為2.59:1，與理論值相近.,根據(jù)他的理論，子二代中, 黃、綠之比 近似為3:1，,由于隨機(jī)性，觀察結(jié)果與3:1總有些差距，因此有必要去考察某一大小的差異是否已構(gòu)成否定3:1理論的充分根據(jù)，這就是如下的檢驗(yàn)問題.,這里，n=70+27=97, k=2,,檢

11、驗(yàn)孟德爾的3:1理論:,提出假設(shè)H0: p1=3/4, p2=1/4,理論頻數(shù)為： np1=72.75, np2=24.25,實(shí)測頻數(shù)為70，27.,自由度為k-1=1,=0.4158<3.841，,按 =0.05，自由度為1，查 分布表得,=3.841,未落入否定域.,故認(rèn)為試驗(yàn)結(jié)果符合孟德爾的3:1理論.,這些試驗(yàn)及其它一些試驗(yàn)，都顯 示孟德爾的3: 1理論與實(shí)際是符合的. 這本身就是統(tǒng)計(jì)方法在科學(xué)中的一項(xiàng)