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标 题Re: [问题] 请教统计的查表
发信站无名小站 (Sun Jul 9 00:44:37 2006)
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※ 引述《yhliu (老怪物)》之铭言:
> ※ 引述《[email protected] (有舍必有得)》之铭言:
> > 请问一下统计高手 我的观念有否错误
> > 感谢您!!
> 看不出你学到甚麽观念; 倒是比较像强记一些 "公式".
被批评而非称赞当然心里不痛快. 但是忽略底下告诉你如
何建立真正的观念, 而强为自己做辩解, 只不过图个一时
高兴罢了!
有人说初统没那麽容易. 那又有多难?
容易或困难, 看你能不能抓住学习的重点! 不从观念上去
理解, 而强记一些规则, 然後说这根本不是一般人能学的?
初统谈检定, 是采用相当直观的方式. 因为采直观方式,
所以假说的表现形式就很重要. 多年以前曾与成大统计系
路继先教授有过关於假说表现形式的讨论:
telnet://ms.twbbs.org 之 Statistics 版
148 m 04/05 cjlu => 虚无假设的设定???
其论点就是检定统计量及决策规则与假说表现形式有关.
在下列检定问题, 卡方统计量是由虚无假说
H0: p_i (或 2-way table 的 p_{ij}) 符合某些条件
Ha: 上列假说不成立
直观的想法, 检定统计量就是
(p_i 之自然估计) 与 (p_i 在 H0 之下的估计)
差异的某种合成. 其中
p_i 之自然估计 = 样本比例 = 观测次数/n
p_i 在 H0 之下的估计 = 在 H0 之下导出 p_i 的自然估计
例如交叉表独立性检定,
H0: p_{ij} = p_{i+}p_{+j}
Ha: H0 is not true
在无限制下,
p_i 之自然估计 = 样本比例 = n_{ij}/n
在 H0 成立时,
p_i 在 H0 之下的估计 =
(p_{i+} 的自然估计) ×(p_{+j}的自然估计)
而检定统计量就是由各细格上列两种 p_{ij} 估计量的差
做整合. 这里唯一的技术(技巧)问题是其整合方式.
以 p' 与 p" 分别代表上列两种估计量, 则
X^2 = n Σ(p'_{ij}-p"_{ij})^2/p"_{ij}
= Σ(obs - fit)^2/(fit)
> 在列联表之独立性卡方检定, 或配适特定分布的配适度卡
> 方检定, 何时该 reject H0? 这没有必要强记甚麽东西!
> 甚麽右尾、左尾或双尾, 根本只能靠边站! 上列卡方检定
> 统计量
> (obs - fit)^2
> X^2 = Σ ----------------
> (fit)
> 显然是资料愈不符 H0 则 X^2 值愈大.
卡方检定及 ANOVA 的 F 检定算是初统中最复杂的检定了!
因为如上列描述, 它们涉及许多参数, H0又常只对参数做
一些限定, 而非明确定值, 检定统计量则要整合许多差异
项成单一值. 因此有检定统计量比较难以直接确定的困难,
例如为何不是用 Q = Σ(obs - fit)^2. 但除此之外, 要
如何看显着不显着, 不是正如前面说的, 是很直接、直观
的事?
> 若是检定常态群体标准差 H0: σ=σ0 的卡方统计量
从这惯用的形式似乎应以 S-σ0 为检定统计量; 至於习
惯上考虑 S^2/σ0^2 甚至又乘以 n-1 这是技术上的理由.
当然如果将统计假说改用 σ/σ0 来表现, 下列卡方统计
量就是很直观的了!
> χ^2 = (n-1)S^2/σ0^2
> 其中 S 估计 σ, 因此弃绝域该如何取, 完全看对立假说
> 是 Ha: σ≠σ0 或 Ha: σ>σ0 或 Ha: σ<σ0. 换言之,
> 此时该取卡方之双尾? 右尾? 或左尾? 完全看何种情况表
> 示资料符合对立假说.
所以, 若 Ha 是 σ/σ0 > 1, 直观地当然在
χ^2 = (n-1)S^2/σ0^2
够大时弃却 H0 而倾向 Ha.
> 观念弄清楚, 自然不再迷惑!
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夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子
之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下
矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以
丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫
之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海