决策规则均值检验时的样本容量确定

开展抽样调查,观察样本的抽取规模是需要慎重对待的问题,因为它不仅决定着样本推断的统计效果,同时也关系到决策分析的经济性。均值是一个十分常用的统计特征数字。文章根据统计决策的基本原理,对均值假设检验时所需要的样本量进行了讨论,并给出了具体的计算公式。     

EXCEL在假设检验中的应用

一、基本原理假设检验是推断统计中的一项重要内容 ,它先对研究总体的参数作出某种假设 ,然后从所研究总体中抽取样本进行观察 ,用样本所提供的信息对假设的正确性进行判断 ,从而决定假设是否成立。若观察结果与理论不符 ,则须放弃假设 ;否则 ,认为无充分证据表明假设错误。假设检验的一般步骤是 :提出零假设和备择假设 ;确定适当的检验统计量并计算其值 ;根据显著性水平α定出拒绝区 ;作出最终结论。二、单个样本的假设检验对单个样本的假设检验 ,我们可以根据抽样推断的思路 ,用相应函数计算临界值 ,来判断是接受还是拒绝零假设。以检验均…     

论抽样设计中样本容量的确定

一、问题的提出 一般而言,统计推断的内容被区分为参数估计和假设检验.作为一项社会活动,统计推断总是在一定成本的约束下进行.该项成本主要表现在抽取样本及对抽出的样本进行调查上.由于推断目标的实现建立在样本信息掌握的基础上,故样本对推断总体是否具有充分的代表性决定推断目标能否实现,以及实现的满意程度.     

在ISO9000系列标准中常用的一些统计技术（下）

一、几个概念的描述 １、总体：具有调查研究对象特性的全体（Ｎ１批量）。 ２、样本（随机样本）：总体的一部分。为某种目的从总体中随机抽取出来的一部分样品（ｎ，子样）。 ３、样品：样本中的每一产品（即总体中的每个个体）。 ４、样本容量：样本中包含的样品个数。 在ＩＳＯ－９０００系列标准中首推统计推断法，还有数理统计中的假设检验、方差分析、回归分析等一些统计技术以及实验设计、工序能力管理和控制图。 二、假设检验 １、概述 在实际工作中不仅存在着应用样本所得的结果推断总体的均值与方差的估计，来判定总体质量的状况…     

方差推断时样本容量的确定

方差是一个十分常用的统计特征数字,人们要了解产品加工过程中工序的稳定性,经济活动中的风险水平,像测算股票价格波动、汇率变化的风险等,一般都要计算方差.文章根据频率统计的基本原理,对方差估计和假设检验时所需要的样本数目问题进行了讨论,包括单总体方差推断时的样本容量,两总体方差比推断时的样本容量.     

异方差下多个正态总体共同均值的参数bootstrap推断

文章使用参数bootstrap (PB)方法考虑了当方差未知且可以不相等时多个正态总体共同均值的假设检验和置信区间构造问题.基于共同均值一个著名估计,提出了一种参数bootstrap统计推断方法,并借助Mon-te Carlo方法与经典的近似解法和广义推断方法进行了比较.随机模拟结果表明,就第一类错误概率和覆盖率而言,参数bootstrap推断方法表现更好.参数bootstrap方法不仅具有满意的第一类错误概率和覆盖率,而且具有良好的检验功效和置信区间平均长度表现.     

浅析t检验法不能代替方差分析法的原因

多个正态总体均值是否相等是假设检验中的一个常见问题。本文笔者从检验统计量,检验法则和两类错误的角度,结合实证分析,认为多个正态总体的均值检验不能用t检验法,并分析了具体原因。     

对参数假设检验中几个问题的探析

在数理统计中,假设检验是统计推断的一个重要的内容,包含参数假设检验和非参数假设检验。参数假设检验是对总体分布中的未知参数先作出某种假设,再利用样本的信息对所提出的假设作检验。在实际中,参数假设检验在经济管理、质量控制、医药卫生等多方面都具有广泛的应用。     

本期导读

根据样本资料对统计总体进行推断分析,是现代统计学的基本认识逻辑。其中,抽取多大规模的观察样本,是抽样设计阶段必须考虑     

基于两正态均值的灰色统计假设检验研究

两个正态总体均值差的区间估计和假设检验研究是数理统计学的基本内容,但经典统计学的两个正态总体均值区间估计和假设检验理论,是建立在确定的随机数据上的区间估计和假设检验.而现实社会生活中很多数据具有模糊灰色等不确定性,面对这类不确定性数据,如何较为合理地进行科学分析和判断.在灰色系统理论的基础上,文章建立了在随机样本信息下,两个正态均值的灰色区间估计和灰色假设检验方法,从而把随机信息的两正态均值假设检验理论拓展到灰色数据信息中,并把这一灰色检验方法应用于医学统计实例分析.     

略谈假设检验中零假设的确定

假设检验是统计推断的重要内容,而假设检验问题首先便面临零假设的确定。本文中笔者试图通过对假设检验的统计逻辑分析,认识零假设与被择假设的非对称性,探索针对具体统计问题零假设的确定方法,并尝试以双向检验的办法解决零假设与被择假设地位有争议情况下的假设检验问题。     

关于样本均值的抽样分布能否作正态近似的探讨

一、引言当我们对总体均值进行统计推断时,常常需要假定样本均值服从或近似服从正态分布。我们知道,当样本来自于正态总体时,样本①均值服从正态分布;当样本来自于非正态总体时,根据中心极限定理对于足够大的样本容量n,样本均值将近似服从正态分布。对于非正态总体,问题的关键是样本容量n的“足够大”到底指多少?这很难一概而论。人们通常以30为界,将n≥30的样本称为大样本,并认为样本均值-x的抽样分布可作正态近似;而将n<30的样本称为小样本,认为此时不宜将-x的抽样分布作正态近似。许多统计应用者都是按这样的工作规则来做的,但在许多实际…     

浅谈抽样推断的数学基础

社会经济统计和数学有密切的联系。统计中的很多理论和方法是以数学中的概率论为基础的。本文就抽样推断中，为什么能用总体中部分单位的实际资料来估计总体的参数？在作参数估计和假设检验时，所用的样本指标（统计量）的概率分布是什么？抽样误差和概率保证程度之间的关系如何推算？从数学理论上给予说明。     

从统计学史解析“自由度”概念

自由度是统计学中一个十分重要而又长期没有被圆满解释的概念。对此,从统计学史角度,对皮尔逊、费歇尔有关自由度问题争论原始文献细致考察,彻底澄清了自由度概念的内涵及与其相关的统计思想,弥补了Fienberg、Stigler与陈希孺已有解释的缺陷。研究表明：皮尔逊关于卡方检验中无论总体分布已知还是其来自于样本推断统计量都具有同一分布的错误判断,导致卡方检验的准确性出现偏差,这种偏差虽被同时代少数几个统计学家察觉但他们却无法解释其根源。费歇尔提出自由度概念并结合n维几何、假设检验与最大似然方法的论证不仅修正了皮尔逊的错误,也完善了从样本统计量估计总体参数的数理逻辑。     

巧用SPSS进行均值的假设检验

利用SPSS的不同模块的功能,把两总体均值假设检验的每一步计算过程用SPSS展现出来,并且将其思想方法推广应用到单个总体均值的假设检验.不仅使学生更好地掌握该内容相关知识,而且培养学生灵活应用统计软件SPSS.     

收入基尼系数的统计推断

 基尼系数估计量的统计推断是基尼系数研究的一个重点。本文我们使用Davidson（2009）提出的近似大样本渐进分布方法,对收入基尼系数估计量进行统计推断,包括计算估计量的标准差、构造置信区间和进行假设检验。通过模拟试验,我们验证了在小样本情形下,依据该方法所做的统计推断具有较高的可靠性。在此基础上,我们对我国城镇居民的真实收入基尼系数进行了统计推断。     

统计推断中思想一致性问题的阐释

小概率事件、统计量和置信度是统计推断的核心概念,对各概念内涵的理解尤为重要,本文从概念出发重点探讨统计推断中区间估计和总体参数的假设检验的一致性问题。     

概率抽样条件下样本代表性事后评估方法探讨

 样本代表性直接牵扯到统计数据质量和统计公布引起的民众反响,目前社会上不乏对政府统计数据的质疑之声,最终影响到政府统计机关的公信力,因此有必要重新审视现行样本代表性的研究。目前相关文献普遍强调不同抽样方式下的样本代表性的相对性内涵,确保样本的代表性仅从抽样方法和样本量两个维度入手,缺乏对既定抽样方法下样本代表性的事后评估体系的探索,以及多样本之间样本代表性优劣的比较方法研究。鉴于此,本文在结合人口普查数据基础上尝试从样本-总体整体分布和内部属性结构两个方面构建样本代表性事后评估的一整套指标和假设检验,进而找到一种多样本代表性比较的依据。最后对浦东新区2010年城镇居民收入调查样本进行了代表性检验的尝试。     

几种抽样推断方式的比较

抽样调查从方法论来讲,有两个基本问题:一是如何从总体中选取部分单位,即抽样方式;二是如何根据部分单位的调查结果来推断总体结果,即推断方式。推断方式有:均值推断,比率推断,回归推断。抽样推断方式的选用,不仅是个理论问题,也是一个实际工作中经常碰到的问题,如农产量抽样调查中,究竟采用哪种推断方式为好,各地作过一些试算,但意见不一。本文主要从抽样理论的角度,来阐明各种推断方式的优良性,并作比较研究。(一)均值推断:用样本调查指标的均值直接作为总体指标均值的估计,就是均值     

巧用SPSS做均值向量检验

文章基于两总体均值比较的特殊情形(样本容量n2=1),推导出其统计量F2与单总体均值向量检验中的统计量F1之间的关系表达式。这样,为了实现用SPSS做单总体均值向量的假设检验,可以将均值μ0视作随机样本Y来做两总体均值比较的假设检验,可以得到F2的值,进而通过关系表达式求得F1的值,然后,用F检验法完成这个的假设检验问题。最后,文章通过一个实例验证了该方法的快捷。