《独立性检验》教学讲解课件.ppt
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1、118 独立性检验,一、有关概念:,二、独立性检验的简介:,三、检验独立性的方法:,1.定性变量与定量变量:,2.22 列联表:,.频率法:,.等高条形图法:,.卡方检验:,1.卡方检验简述:,3.书写格式:,2.操作步骤及三个细节:,(教学讲解课件),118 独立性检验 一、有关概念:二、独立性检验,概率与统计简述,总 体,样 本,抽样,估计,推断,回归分析,相关分析,分布列及期望,概率,计数,估计,特征值估计,表,式及其他估计,图估计,均值,方差,中数,直方图,茎叶图,频数表,频率表,估计简述,(教学讲解课件),概率与统计简述 总 体样 本抽样估计推断回归分析相关分,方差是各个数据与平均数
2、之差的平方的和的平均数,标准差是方差的算术平方根,定义法:,特征值的求法,(教学讲解课件),方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数 标准差是方差,特征值的求法,公式法:,定义法:,.数据x,x,x,x的平均值为x,,方差为O,.若数据 的平均值为,方差为,则数据 的,平均值为 ,,方差为,.若数据 的平均值为,方差为,数据 的平均值为,则,(教学讲解课件),特征值的求法 公式法:定义法:.数据x,x,x,公式法:,定义法:,图表法:,注1:在频率分布直方图中,众数:最高矩形的中点的横坐标,中位数:左右两边直方图的面积和 各为0.5的点的横坐标,平均数:每个小矩形面积乘以小矩形 底边中点的
3、横坐标之和,特征值的求法,公式法:定义法:图表法:注1:在频率分布直方图,公式法:,定义法:,图表法:,注2:在茎叶图中如何看数据的稳定性,单峰的稳定性大于多峰的稳定性,越对称稳定性越好,峰越瘦越尖,数据更集中,更稳定 峰越矮越胖,数据越分散,不稳定,特征值的求法,(教学讲解课件),公式法:定义法:图表法:注2:在茎叶图中如何看,特征值估计,对半水平,个体位置,百分比,平均水平,稳定性,稳定性,稳定性,平均水平,聚中(稳定)性特征值:,离散(波动)性特征值:,结构性特征值:,众数,平均数,中位数,方 差,极差,标准差,频率,3原则,(教学讲解课件),特征值估计 中众频频均标极方作特对个体位置百
4、分比平均水平稳定,特征值估计,聚中(稳定)性特征值:,离散(波动)性特征值:,众数,平均数,中位数,方 差,极差,标准差,注:常见的三类估计问题:,,如何估计,已知 ,,已知 ,,,如何估计,已知 ,,,如何估计,(教学讲解课件),特征值估计 聚中(稳定)性特征值:离散(波动)性,结构性特征值的作用,频率:, 3原则:参选修2-3P:7980,数据Yi的取值几乎全部集中在区间(-3, +3)内,数值Yi分布在区间(-, +)内的概率为0.6826,数值Yi分布在区间(-2, +2)内的概率为0.9544,数值Yi分布在区间(-3, +3)内的概率为0.9974,即在正常状态下,可以认为:,而落
5、在该区间之外的可能性不到3,已知某组数据Y1,Y2,Y3,的平均值为,标准差为,则在正常状态下,可以认为:,(教学讲解课件),结构性特征值的作用频率: 3原则:参选修2-3,图 估 计,1.条形图:,2.直方图:,3.频率折线图:,4.密度曲线:,5.茎叶图:,6.扇形图:,频率条形图中,纵坐标是频率,频率直方图中,面积是频率,7.雷达图,(教学讲解课件),图 估 计 1.条形图:2.直方图:3.频率折线图:4.密,概率与统计简述,总 体,样 本,抽样,估计,推断,回归分析,相关分析,分布列及期望,概率,计数,简言之:回归分析就是,确定关系,相关关系,近似(虚拟)成,(教学讲解课件),概率与统
6、计简述 总 体样 本抽样估计推断回归分析相关分,回归分析的三大任务(步骤),1.是否相关的判定:,法2:散点图法,法1:经验法,法3:相关系数 r 法,法5:数表法:,法4:关系式法:,(教学讲解课件),回归分析的三大任务(步骤) 1.是否相关的判定: 法2:散,相关系数 r 衡量变量之间相关程度的指标,(1)计算公式:,(2)性质:,不相关,弱相关,一般相关,强相关,完全相关,?!, |r|1,相关系数 r 衡量变量之间相关程度的指标(1)计算公式:,回归分析的三大任务(步骤),1.是否相关的判定:,2.求回归方程及预报:,法2:散点图法,法1:经验法,法3:相关系数 r 法,法5:数表法:
7、,法4:关系式法:,线性回归,换元法,非线性回归,回归分析的三大任务(步骤) 1.是否相关的判定: 2.求回,S2:故,求线性回归方程的书写格式,S3:即所求回归方程为,S1:由题意得,S4:利用回归方程做出预报,画图求数定相关 二求方程三预报直线必过中心点 先算中心再斜率 代入求得纵截距 小题形法可估算,S2:故 求线性回归方程的书写格式 S3:即所求回归方,回归分析的三大任务(步骤),1.是否相关的判定:,2.求回归方程及预报:,3.拟合效果的判定:,法2:散点图法,法1:经验法,法3:相关系数 r 法,法5:数表法:,法4:关系式法:,线性回归,换元法,非线性回归,法1:散点图法:,法2
8、:残差法:,残差图法:,残差平方和法:,法3:相关指数R2法:,回归分析的三大任务(步骤) 1.是否相关的判定: 2.求回,误差 e (Error),随机(整体)误差,点(个体)误差,残差,偏差,回归差,真实值预报值,预报值均值,真实值均值,误差 e (Error) 随机(整体)误差 点(个体),以残差为纵坐标 以其他指定的量为横坐标的散点图,若残差点比较均匀地落在水平的 带状区域中、说明选用的模型计较合适,若个别样本点的残差比较大 即有异常点存在 需确认是否数据的采集有错误,残差图法,这样的带状区域的宽度越窄 说明模型拟合精度越高 回归方程的预报精度越高,(教学讲解课件),以残差为纵坐标若残
9、差点比较均匀地落在水平的若个别样本点,几种常见的残差分布示意图,图说明具有较好的线性关系,图说明具有相关关系,但模型有待改进,图说明具有相关关系,需加入平方项,图说明具有相关关系,需引入变量,(教学讲解课件),几种常见的残差分布示意图 图说明具有较好的线性,回归模型拟合效果的评判残差法,残差图法:,残差平方和法:, 残差平方和越小,说明拟合效果越好, 称为残差平方和,回归模型拟合效果的评判残差法 残差图法:残差平方和法,相关指数(样本决定系数或判定系数)R2法:,计算公式:,作用:,R2 1,说明回归方程拟合的越好 R20,说明回归方程拟合的越差,在线性回归中恰好有:相关指数R2相关系数r2,
10、R20 ,1,解释变量对预报变量的贡献率,相关指数(样本决定系数或判定系数)R2法:计算公式:作用,118 独立性检验,一、有关概念:,二、独立性检验的简介:,三、检验独立性的方法:,1.定性变量与定量变量:,2.22 列联表:,.频率法:,.等高条形图法:,.卡方检验:,1.卡方检验简述:,3.书写格式:,2.操作步骤及三个细节:,118 独立性检验 一、有关概念:二、独立性检验,概率与统计简述,总 体,样 本,抽样,估计,推断,回归分析,相关分析,分布列及期望,概率,计数,回归分析重在分析两变量是否具有因果关系,相关分析重在分析两变量是否相互影响,(独立性检验),(独立性检验),概率与统计
11、简述 总 体样 本抽样估计推断回归分析相关分,定性变量:,定量变量:,定性变量的取值一定是实数,取值的大小,有特定的含义。不同取值之间的运算也有特定的含义,又名分类变量、属性变量。它们的取值,一定是离散的。不同的取值,表示了个体所属的类别,定量变量: 如长度、重量、速度、温度,定性变量: 如某种产品分为一等品、二等品、三等品; 身份证的编号,定量变量,分类(定性,属性)变量,变量的分类,解释变量,预报(响应)变量,一、有关概念:,1.定性变量与定量变量:,定性变量:定量变量:定性变量的取值一定是实数,取值的大小,2. 22 列联表:,若有两个分类变量X和Y,它们的可能取值分别为x1, x2,和
12、y1, y2,则称其样本频数列联表为22列联表,x1,x2,y2,y1,总计,总计,a,b,d,c,abcd,cd,ab,bd,ac,注1:顾名思义是两个分类变量的频数表的并列与联合,将列联表逆时针旋90转成坐标系,注2:是回归分析的弱化,尽量选用: x与y,注3:要明确:a,b,c,d的位置,尤其是b,c的位置,2. 22 列联表: 若有两个分类变量X和Y,它们的可能取,二、独立性检验的简介:,2.简言之,独立性检验是:,1.详参:,检验两个分类变量是否具有关系的一种统计方法,统计学中“假设检验”的特例,选修2-3P:9097的内容,4.回归分析与独立性检验的区别:,回归分析重在分析两变量是
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