内容正文:
第二讲 成对数据的统计分析
知识梳理 · 双基自测
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知 识 梳 理
知识点一 变量的相关关系
1.相关关系
两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个______________另一个的程度,这种关系称为相关关系.
2.散点图
每一个序号下的成对样本数据都可用直角坐标系中的______表示出来,由这些点组成的统计图称为散点图.
去精确地决定
点
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第九章 统计 成对数据的统计分析
3.正相关、负相关
如果从整体上看,当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现________的趋势,我们就称这两个变量正相关;如果当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值呈现________的趋势,则称这两个变量负相关.
增加
减小
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4.变量的线性相关
如果两个变量的取值呈现__________________,而且散点落在____________附近,我们就称这两个变量线性相关.一般地,如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量________
_______________.
正相关或负相关
一条直线
相关或曲线相关
非线性
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第九章 统计 成对数据的统计分析
r∈[-1,1],当r>0时,成对样本数据__________;
当r<0时,成对样本数据__________;
当|r|接近1时,成对样本数据的线性相关程度________;
当|r|接近0时,成对样本数据的线性相关程度________.
正相关
负相关
越强
越弱
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bx+a+e
0
σ2
因变量或响应变量
自变量或解释变量
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经验回归直线
最小二乘法
最小二乘估计
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观测值
预测值
残差
残差分析
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小
好
大
差
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知识点三 独立性检验
1.分类变量:用以区别不同的现象或性质的随机变量.
2.2×2列联表
设X,Y为两个分类变量,它们的取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其样本频数列联表(2×2列联表)如下:
y1 y2 总计
x1 a b ________
x2 c d c+d
总计 a+c ___________ _________________
a+b
b+d
a+b+c+d
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3.独立性检验
(1)零假设(或原假设)
以Ω为样本空间的古典概型.设X和Y为定义在Ω上,取值于{0,1}的成对分类变量.
H0:________________________________称为零假设.
P(Y=1|X=0)=P(Y=1|X=1)
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(2)临界值
χ2=_______________________.
对于任何小概率值α,可以找到相应的正实数xα,使得下面关系成立:P(2≥xα)=α.称xα为α的__________,这个临界值就可作为判断χ2大小的标准.概率值α越小,临界值xα越大.
临界值
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(3)独立性检验
基于小概率值α的检验规则是:
当χ2≥xα时,我们就推断H0不成立,即认为X和Y__________,该推断犯错误的概率不________;
当χ2<xα时,我们没有充分证据推断H0不成立,可以认为X和Y________.
这种利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为2独立性检验,读作“卡方独立性检验”,简称独立性检验.
不独立
超过α
独立
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4.独立性检验解决实际问题的一般步骤
(1)提出零假设H0:X与Y相互独立,并给出在问题中的解释.
(2)根据抽样数据整理出2×2列联表,计算χ2值,并与临界值xα比较.
(3)根据经验规则得出推断结论.
(4)在X和Y不独立的情况下,根据需要,通过比较相应的频率,分析X和Y间的影响规律.
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