内容正文:
课时17 独立性检验
新授课
1.通过实例,理解2×2列联表的统计意义,了解2×2列联表独立性检验及其应用.
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2
导入:有关法律规定:香烟盒上必须印上“吸烟有害健康”的警示语,那么吸烟和健康之间有关系吗?每一个吸烟者的健康问题都是由吸烟引起的吗?
目标一:通过实例,理解2×2列联表的统计意义
任务:通过下列实例,理解2×2列联表的统计意义.
为了有针对性地提高学生体育锻炼的积极性,某中学需要了解学生跑步情况.为此对学生跑步情况进行了抽查,抽查数据如下:共抽查110个学生,其中女生有50人;且这110人中,喜欢长跑的有60人,其中女生20人.为了方便起见,把数据整理成如下的表格形式:
因为这个表格中,核心的数据是中间的4个格子,所以这样的表格通常称为2×2列联表.
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问题:任意抽取一名学生,记A:喜欢长跑,B:是女生.
(1)喜欢长跑的概率P(A)可以估计为多少?
是女生的概率P(B)可以估计为多少?
喜欢长跑且是女生的概率P(AB)可以估计为多少?
(2)可以利用P(AB)=P(A)P(B)是否成立来判断A与B是否独立吗?为什么?
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(2)不可以.
事件A与B独立的充要条件是P(AB)=P(A)P(B),通过概率的计算来判断两个事件是否独立.因为(1)中P(A),P(B),P(AB)都是根据样本数据得到的估计值,而估计是有误差的.
因此直接用P(AB)=P(A)P(B)是否成立来判断A与B是否独立是不合理的.
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(3)如果A与B独立,P(A)P(B)与P(AB)大小关系如何?由此理论上和实际上,喜欢长跑的女生数分别是多少?它们之间大小关系如何?
如果A与B独立,那么P(A)P(B)应该可以作为P(AB)的近似值,这是从统计意义上做出的合理推断,即尽管随机性会对数据的准确性带来影响,但理论上,如果A与B是独立的,则这种影响也一定不会太大.
喜欢长跑的女生数
理论上:
实际上:
近似相等
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(4)能否找到一个量或选用一个标准,来说明A,B之间的独立性是否成立?说说你的想法.
由(3)可知,如果A与B独立,那么P(A)P(B)应该可以作为P(AB)的近似值.因此
不会太大.
其值应该也不会太大.
①
为了减小随机性的影响做如下处理:
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考虑 与B,A与 , 与 ,可知
都不会太大.
若记①+②+③+④=χ2(读作“卡方”),代入数据算得χ2≈7.8.
②
③
④
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这也可以说成,在犯错误的概率不超过1%的前提下,可以认为“喜欢长跑”与“是女生”不独立(也称为是否喜欢长跑与性别有关);或说有99%的把握认为是否喜欢长跑与性别有关.
上述1%通常称为显著性水平,而6.635称为显著性水平1%所对应的分位数.
概率学上可以证明,如果A与B独立,则χ2≥6.635的概率只有1%,即P(χ2≥6.635)=1%.因为算出的χ2值7.8大于6.635,所以若A与B独立(即“喜欢
长跑”与“是女生”独立),则该事件发生的概率不超过1%.
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目标二:通过实例,了解2×2列联表独立性检验及其应用.
任务:阅读教材P113~115页的内容,完成下列问题.
(1)反证法:要证明结论A,先假设结论A不成立,进行推理,推出矛盾则结论A成立;没有找到矛盾,则不能下结论.类比反证法,说说独立性检验的基本思想是怎样的?
要判断“两个分类变量有关”这一结论的可信程度,首先假设结论不成立,即假设“两个分类变量无关”成立,在该假设下构造的统计量χ2应该很小.若由样本数据计算得到的χ2值很大,则在一定程度上说明假设不合理,即认为“两个分类变量有关”;或者χ2值很小,则说明在样本数据中没有发现足够证据拒绝假设.
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(2)若χ2≥6.635,关于事件A,B可以得到什么结论?χ2<3.841呢?
若χ2≥6.635,查表得P(χ2≥6.635)=0.01,即在犯错误的概率不超过1%的前提下,可以认为事件A,B有关;或有99%的把握认为A与B有关.
若χ2<3.841,查表