检测正态分布与假设试验(ppt 105页)

检测正态分布与假设试验目录：
一、检测正态分布
二、假设试验概述
三、比较两组平均值： t 试验
四、假设试验的解释
五、比较两组或更多组的平均值: ANOVA试验
六、比较两组或更多组的比例: χ²试验
七、复习

 

检测正态分布与假设试验内容摘要：
 t 试验总结：比较两个平均值步骤：
　　1.使用 Minitab 计算数据的 t 统计值并提供 P 值。
　　2. 如果 P < .05，拒绝虚假设 （组平均值相同），接受具有 95% 置信度的备择假设（组平均值不同）。
　　3.如果 P 不是很小 ( .05)，则可得出结论：拒绝虚假设没有足够的证据。有下列可能的解释：
　　a.这些组相同，或
　　b. 变化过大或样本过小无法检测到差异。
假设试验如何作用：
　　因为变化，没有完全相似的两件事。
　　问题：您在样本、组、过程等等之间看到的差异是由于随机的普通原因变化，还是由于存在真实差异。
　　为了确定这点，不同的假设试验可提供不同方法来评估在不同情况下的普通原因变化。
　　它们检验在该情况下一个差异是否明显要比预期的普通原因变化大。
　　如果答案为否，则差异没有统计证据。
　　如果答案为是，则可推断这些组明显不同。
　　假设试验使用更大的样本，因为平均值的变化随着样本大小的增大而减小。

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