1樓:飛到驚天
zα是一個數du值.設x~zhin(0,1),那麼 p(x>zα)=α.
在正態dao分佈表中找,α,對應查出回zα.
要查答z0.05的值,即需要查1-0.05=0.
95對應的z值,翻開正態分佈表,在**中找到與0.95最接近的值為0.9495和0.
9505,對應的z值為1.64和1.65,故z0.
05=1.645
統計學,假設檢驗問題,當α =0.05時,為什麼zα =1.645?
2樓:一直微笑
zα是一個數值。復
設x~n(0,1),那麼 p(x>zα制)=α。
在正態分佈表中找,α,對應查出zα。
要查z0.05的值,即需要查1-0.05=0.
95對應的z值,翻開正態分佈表,在**中找到與0.95最接近的值為0.9495和0.
9505,對應的z值為1.64和1.65,故z0.
05=1.645
概率論,假設檢驗,這道題為什麼a=0.05得z=1.96,是怎麼求出z的。
3樓:匿名使用者
經過轉化已經將u轉化成了標準正態分佈n(0,1),所以只要在標準正態分佈圖表裡面找到概率等於1-0.025=0.975的對應的數值就行了。
標準正態分佈圖表一般在概率論書最後幾頁的附錄裡面。那個表對應的看法我教你一下:
1首先找到1-0.025=0.975這個值2左邊對應的是x的前兩位個位和十分位,即1.93上面對應的是x的百分位,即0.06
4兩個對應的數字相加即1.9+0.06=1.96則為對應概率的值。
這個值最好是能記住,經常用的。
統計學,z=1.96怎麼來的
4樓:匿名使用者
查標準正態分佈表,當α=0.05時,區間估計,兩側分別是0.025,查標準正態分佈表時找到0.975,對應的z值就是1.96。
標準正態曲線:當μ=0、σ=l時,正態總體稱為標準正態總體,其相應的函式表示式 是
其相應的曲線稱為標準正態曲線,標準正態總體n(0,1)在正態總體的研究中佔有重要的地位,任何正態分佈的概率問題均可轉化成標準正態分佈的概率問題。
擴充套件資料
總體密度曲線:樣本容量越大,所分組數越多,各組的頻率就越接近於總體在相應各組取值的概率.設想樣本容量無限增大,分組的組距無限縮小,那麼頻率分佈直方圖就會無限接近於一條光滑曲線,這條曲線叫做總體密度曲線。
反映了總體在各個範圍內取值的概率.根據這條曲線,可求出總體在區間(a,b)內取值的概率等於總體密度曲線,直線x=a,x =b 及x軸所圍圖形的面積. 觀察總體密度曲線的形狀,它具有「兩頭低,中間高,左右對稱」的特徵,具有這種特徵的總體密度曲線一般可用下面函式的圖象來表示或近似表示:
5樓:匿名使用者
查標準正態分佈表得來的,當α=0.05時,區間估計,兩側分別是0.025,查標準正態分佈表時找到0.
975,對應的z值就是1.96。孩子,上統計學的時候一點課都沒聽吧?
6樓:匿名使用者
查表的時候應該是查0.5-0.025=0.475的吧......
7樓:暮雪
直接查書後的附表一標準正態分佈概率表,置信水平0.95直接對應找z的值
統計學問題 常有的顯著性水平a 所對應的z值是哪些
8樓:匿名使用者
當給定了檢驗的顯著水平a=0.05時,進行
雙側檢驗的z值為1.96 。
當給定了檢驗的顯著水平a=0.01時,進行雙側檢驗的z值為2.58 。
當給定了檢驗的顯著水平a=0.05時,進行單側檢驗的z值為1.645 。
當給定了檢驗的顯著水平a=0.01時,進行單側檢驗的z值為2.33 。
1、顯著性水平是假設檢驗中的一個概念,是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。它是公認的小概率事件的概率值,必須在每一次統計檢驗之前確定,通常取α=0.05或α=0.
01。這表明,當作出接受原假設的決定時,其正確的可能性(概率)為95%或99%。
2、z檢驗(z test)是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率,從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
3、z值是z檢驗的統計量,可以查正態分佈表得到不同a時的z值。
如:當給定了檢驗的顯著水平a=0.05時,如果要檢驗是否相等,就是雙側檢驗,允許左右各有誤差,即a/2=0.
025,此時要查尾部面積是0.025時的z值。對應的z值為1.
96即為z0.025=1.96。
當給定了檢驗的顯著水平a=0.01時,如果要檢驗是否相等,就是雙側檢驗,允許左右各有誤差,即a/2=0.005,此時要查尾部面積是0.
005時的z值。對應的z值為2.58即為z0.
005=2.58。
9樓:ieio啊
z(a/2)指的是標準正態分佈的雙側臨界值,z(a)當然就是單側臨界值。a(阿爾法)指的是顯著水平,一般是0.05、0.
01等。而95%、99%指的是置信水平,不要搞混這兩個概念,置信水平=1-顯著水平。
用excel 2010計算就可以了:
單側臨界值:z(0.05)=norm.s.inv(1-a)=norm.s.inv(1-0.05)= 1.
z(0.02) =norm.s.inv(1-a)=norm.s.inv(1-0.02)= 2.
或者 z(0.05)=norm.s.inv(a)=norm.s.inv(0.05)= - 1.
z(0.02)=norm.s.inv(a)=norm.s.inv(0.02)= - 2.
僅僅是符號改變而已,因為標準正分佈沿著縱座標軸左右對稱
雙側臨界值:z(0.05/2)=norm.s.inv(1-a/2)=norm.s.inv(1-0.05/2)= 1.
z(0.02/2) =norm.s.inv(1-a/2)=norm.s.inv(1-0.02/2)= 2.
或者 z(0.05/2)=norm.s.inv(a/2)=norm.s.inv(0.05/2)= - 1.
z(0.02/2)=norm.s.inv(a/2)=norm.s.inv(0.02/2)= - 2.
把我的公式拷貝黏貼至excel 2010(低版本可能不成立)就可得到結算結果,十分方便。
單側(顯著性)檢驗one-sided rriterion of signilicanc。只將檢驗的臨界值設定在被檢騎量的一側,左側或右側的檢驗。
標準正態分佈,是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈,在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為y軸,標準差σ=1條件下的正態分佈,記為n(0,1)。
10樓:258天啥抖
統計學問題常有的顯著性水平a所對應的位置是哪些 有w有e有c vr
11樓:知之鶯
書後面應該會有概率分佈表啊!可以直接查就行了!
高分求有關假設檢驗的問題，關於假設檢驗的問題
1.什麼是最大似然比檢驗？想當與偶然誤差的離散度.用一個近似值代替真值.近似值是多次檢驗值的最或是值.檢驗值的最或是值可以是算術均值,或加權均值.檢驗值與最或是值的差值離散度,可以平定樣本的質量.2.什麼是假設檢驗的勢？檢驗值與最或是值的差值在正常情況下成正態分佈,設定置信度來判斷檢驗值是否合格.置...
關於統計學的問題,關於統計學的一個問題
a 因為均值不一樣,所以要用變異係數來計算離散程度,變異係數是標準差與平均數的比值,平均數小的,它的變異係數就大,所以離散程度大。a平均數小的,離散程度大 因為平均數小,它的變異係數就大,所以離散程度大。統計學的幾個問題 問題好多 一 資料型別 1 統計資料分為橫向資料和縱向資料 所謂橫向資料,也叫...
統計學 關於左側檢驗，右側檢驗，雙側檢驗的疑問，實際中怎麼
在實際操作中，要根據研究的目的和假設來選擇左側檢驗 右側檢驗還是雙側檢驗，如果假設中有一引數和另一引數方向性的比較，比如 大於 好於 差於 等，一般選擇左側檢驗或右側檢驗。如果只是檢驗兩引數之間是否有差異，就選擇雙側檢驗。1 只強調差異，不強調方向性 比如大小 多少 的檢驗叫雙側檢驗，如檢驗樣本和總...