显然,x2≥0,即z2的取值范围是 [0+∞);x2分布密度曲线是随自由度不同而 改变的一组曲线。随自由度的增大,曲线由偏 斜渐趋于对称;df≥30时,√2z2接近平均数 为√2-1的正态分布。图7-1给出了几 个不同自由度的2概率分布密度曲线。 上一张下一张主页退出
显 然 ， 2≥0 ， 即 2 的 取 值 范 围 是 [0,+∞)； 2分布密度曲线是随自由度不同而 改变的一组曲线。随自由度的增大， 曲线由偏 斜渐趋于对称；df≥30时， 接 近 平均数 为 的正态分布。图7-1 给出了几 个不同自由度的 2概率分布密度曲线。 2 2 2df −1 上一张 下一张 主 页 退 出
的连续性矫正 由(7-1)式计算的x2只是近似地服从连续 型随机变量x2分布。在对次数资料进行2检验 利用连续型随机变量x2分布计算概率时,常常 偏低,特别是当自由度为1时偏差较大 Yates(1934)提出了一个矫正公式,矫 正后的x2值记为x2 A-7-0.5 (7-4) T 上一张下一张主页退出
三、的连续性矫正 由(7-1)式计算的 2只是近似地服从连续 型随机变量 2分布。在对次数资料进行 2检验 利用连续型随机变量 2分布计算概率时，常常 偏低，特别是当自由度为1时偏差较大。 Yates(1934)提出了一个矫正公式，矫 正后的 2值记为 ： = (7-4) 2 c 2 c − − T A T 2 ( 0.5) 上一张 下一张 主 页 退 出
当自由度大于1时,(7-1)式的x2分布与 连续型随机变量x2分布相近似,这时,可不作 连续性矫正,但要求各组内的理论次数不小 于5。若某组的理论次数小于5,则应把它与其 相邻的一组或几组合并,直到理论次数大于5 为止。 上一张下一张主页退出
当自由度大于1时，(7-1)式的 2分布与 连续型随机变量 2分布相近似 ，这时，可不作 连续性矫正 ， 但 要 求各组内的理论次数不小 于5。若某组的理论次数小于5，则应把它与其 相邻的一组或几组合并，直到理论次数大 于5 为止。 上一张 下一张 主 页 退 出
第二节适合性检验 适合性检验的意义 判断实际观察的属性类别分配是否符合 已知属性类别分配理论或学说的假设检验称 为适合性检验。 上一张下一张主页退出
第二节 适合性检验 一、适合性检验的意义 判断实际观察的属性类别分配是否符合 已知属性类别分配理论或学说的假设检验称 为适合性检验。 上一张 下一张 主 页 退 出
在适合性检验中,无效假设为Ho:实际观 察的属性类别分配符合已知属性类别分配的理 论或学说;备择假设为HA:实际观察的属性类 别分配不符合已知属性类别分配的理论或学 说。并在无效假设成立的条件下,按已知属性 类别分配的理论或学说计算各属性类别的理论 次数。因所计算得的各个属性类别理论次数的 总和应等于各个属性类别实际观察次数的总 和,即独立的理论次数的个数等于属性类别分 上一张下一张主页退出
在适合性检验中，无效假设为H0：实际观 察的属性类别 分配符合已知属性类别分配的理 论或学说；备择假设为HA：实际观察的属性类 别 分 配 不符合已知属性类别 分配的理论或学 说。并在无效假设成立的条件下 ，按已知属性 类别分配的理论或学说计算 各属性类别的理论 次数。 因所计算得的各个属性类别理论次数的 总和应等于各个 属性类别 实际 观 察次数的总 和， 即独立的理论次数的个数等于属性类别分 上一张 下一张 主 页 退 出