1/6扁平尖峰分布;,3s*n组数*X-分组峰态系数正值,右偏分布越大偏斜越大,,该组的中值;s*n组数*X-SK分组s*2-n1-nX-nSK未分组偏态系数04.%99/%95/%68个标准差3/2/1经验法则:.03,越大,离散系数越大Xs小)离散系数(衡量差异大-离散程度标准差/数值型数据:方差顺序数据:四分位差总频数(众数频数)f-1V分类数据:异众比率离散程度02.x几何平均X加权平均数.01443333smrniiiiiiiMKSKMMXVGWXWPS:0.3Px=0.30.31919xPn双侧:H0A无显著差异,同/2比较左单侧:希望数值越大越好H0A右单侧:希望数值越小越好H0A;同比较P值检验方法,求出Z,若x>μ,计算P(Z>Z值)值双侧:P2拒绝原假设单侧P<拒绝原假设运用置信区上下限比较nZ2(边际误差)(单侧为)n总体标准差抽样标准误差若0-x,则拒绝H若未知,用s代替,使用t分布遇小数点向前进一)()1(定估计比例时样本量的确.22(边际误差):定一个估计时样本量的确.211-n自由度s)1n(s)1n(总体方差.13)1(总量)的区间估计(样本样本比率.12)1(方差未知,小样本,总体正态)2(置信区间为。。即,该样本平均或:未知/大样本且方差已知)1(计一个总体均值的区间估.1122222222222/12222/2222EPPZnnZEEZnnPPZPPnSntXnSZX2/6,则不拒绝1-n1-n1总体方差的检验:.33)1(:总体比例检验统计量321自由度,/:未知小样本,,/已知小样本,,/或:大样本一个参数的假设检验.3122/222/1222SnnPZnnSXtnXZnSXZ3/6212/212/12/1222122212/2221222111221d2d222222121212222121222121221212122212121221212121222211221221221212221212212121n,n1n,ns/s/s/s两个总体方差比.13)1()1(:两个总体比例之差.12ns)1(d小样本2nsd大样本1的总平均数为每一组对应样本之差d本)的估计,两个总体之差(匹配样).5(1s1sssvss)v(,未知,正态,,小样本)4(ss)2(,未知,正态,,小样本)3(2s1s1s11s)2(,未知正态,,小样本)2(ss可以互换/未知/已知,),30,(大样本)1(:独立样本)的区间估计(两个总体均值之差.11FFFFnppnppZppntZnnnnnnnntXXnnnnnntXXnnnnnnnnnntXXnnZXXSnnpp21212/212/1222121221122211121021212121222121212121212122121212221212121222112221222212221则可判定,n,nn,n若总体方差的相似性:.33)1()1(d)0(多设为d、样本比例11)1(、:两个总体比率之差32)比较1n(t同,ns?匹配样本:计算)4(值自由度同左,ssX小样本,)3()2(自由度,11X小样本,)2(,XZ大样本)1(两个参数的假设检验.31边际误差)1()1(p5.0;21定估计比例时样本量的确.22nn:量的确定两个估计均值差时样本21FFFSSFnnpnpnpnppnppppZBnnppppZAVnnXtnnnnSXtnnXEEpppZnppnnEZp4/6连列分析连列表:条件频数/行百分数/列百分数/总百分数期望值:行百分数x条件总值方差分析:检验各个总体的均值是否相等,判断分类自变量对数值因变量的影响1-c,1-rmin*n相关系数.5nc列联相关系数.4越大,相关程度越大,cdab排列:dbcadcbabc-adn相关系数.3比较df同)总数列总和行总和(依赖关系)独立性检验(是否存在.2,拒绝原假设df比较,若df同)1-)(列数1-(行数自由度:两数之间相关程度.1期望值频数)观察值频数(222222022222020VCTRTfffffffffeeeeee1.单因素方差分析关系是比较每两组数据间的,拒绝,有显著差异-X,k-n自由度为11最小显著差异.3占总的自变量对因变量的影响,关系量强度.2,拒绝若,统计量.1k-nSSE组内均方_;1-kSSA组间均方MSA1-n自由度;的误差)的平方的总和x:(每一个观测值与k-n自由度的总和)的平方)的误差x均值:(每组内频数与组平1-k自由度和的误差)的平方))总x((各组间平均值与*(组内频数:组的个数k总数,n个值,:其中第个条件;:第总平均数x一个条件组的平均数;x,组内误差,,组间误差总平方和(总误差)jiji222LSDLSDXnnMSEtLSDRSSESSARFFMSEMSAFMSESSTSSESSAjjiiSSESSASST2.双因素方差分析A.独立双因素22ij的影响占总的这两个自变量对因变量,关系量强度.2,拒绝,即差异显著若))1k)(1r(,1-r(~列因素显著性))1k)(1r(,1-k(~行因素显著性.1同理、,1)1k)(1r(;随机误差平方和)1-r(df,列因素误差和),1-k(df,行因素误差和1-kr:df,自由度总平方和(总误差)为总平均数x;x,每行...