第十八章.ppt2.ppt.ppt

;18.1 符號檢定 ;;1. H0： = 0.050 ? HA： ＞0.050 ? 2. α= 0.05 ? 3. 大於0.050的資料筆數，x＝12 。 4. 附表V，n＝16、p＝0.50 時，x≧12的機率，為0.028＋0.009＋0.002＝0.039，此即為 p 值。 5. 0.039 0.05，因此不接受虛無假設。 這組資料證實該位老師的說法：實際的摩擦係數應該大於書上所印的摩擦係數。 ? ;1. H0：D= 0?(D 中位數) HA：D＞0 ? 2. α= 0.05 ? 3. 平均每週損失工時數減少的次數。 得到 ?＋＋＋＋－＋＋＋＋＋ ?，x＝9 ? 4. n＝10、p＝0.50，x≧9的機率為0.010＋0.001＝0.011 = p 值。 ? 5. 0.011 0.05，不接受虛無假設，與範例12.9的結論相同。;18.2 符號檢定（大樣本） ;1. H0： = 32 ? HA： ≠32 ? 2. α= 0.01 ? 3. z≦-2.575 或 z≧2.575 ，不接受虛無假設 4. 超過，小於，以及等於32的數字有 34、14、與 0 個。 x＝14、 n＝48， z=2.89? 5. 2.89 2.575，因此不接受虛無假設。 ;;(a) ? 1. H0： = 0， HA： ≠0 ? 2. α= 0.05 ? 3. z≦-1.96 或 z≧1.96 ，不接受虛無假設 4. 正差距、負差距，零差距的個數，分別為12、4，與0。 x＝12 且 np＝ ?8 且 n (1－p)＝8。均大於5 利用二項分配的常態近似法， z＝2.00 5. 2.00 只比1.96大一些，因此我們暫且不下結論 (b) ? 4. 使用連續性修正? z＝1.75 ? 5. 1.75 介於-1.96與1.96 之間，因此無法不接受虛無假設。;*18.3 符號等級檢定 ;;1. H0： ＝98.5 ? HA： ＜98.5 ? 2. α=0.01 ? 3. T＋≦16時，不接受虛無假設 4. T＋= 10。 5. 10 16，所以不接受虛無假設。 結論：辛烷值的中位數小於98.5。 ;;1. H0： ＝0， HA： ＞0 ? 2. α=0.05 ? 3. T－≦11時，不接受虛無假設 4. T－＝2。 ? 5. T－＝2 11，不接受虛無假設 結論：此安全系統是有效的。 ;*18.4 符號等級檢定（大樣本） ;解答：;4. z = 2.22 5. z＝2.22 1.645，不接受虛無假設。 ;18.5 U檢定 ;4. 使用 U 統計量，也就是 U1 或 U2 中數值比較小的那個。 ;1. H0：μ1＝μ2 ? HA：μ1≠μ2 ? 2. α= 0.05 ? 3. 若 U≦20，不接受虛無假設。 4. W1＝69且W2＝121. U＝24。 5. U = 24 20，無法不接受虛無假設 無法肯定這兩個地點所採集的土壤，其顆粒大小有顯著的差異。 ;;1. H0：μ1＝μ2 ? HA：μ1≠μ2 ? 2. α= 0.05 ? 3. 若U2≦27，不接受虛無假設 4. 資料混合排序，分派等級。 W2 =77。 5. U2＝22 27，不接受虛無假設 結論：品牌一的品質的確是優於品牌二的。 ? ;18.6 U 檢定（大樣本） ;;解答：;18.7 H 檢定 ;;1. H0：μ1＝μ2＝μ3（三組母體相同） ? HA：μ1、μ2、μ3並不是完全相同的 ? 2. α= 0.05 ? 3. 若 H≧5.991，則不接受虛無假設 4. H=6.67 5. H＝6.67 5.991，不接受虛無假設 這三種教學方法的效果並不是完全一樣的。 ;18.8 隨機性檢定：連檢定 ;1. H0：排列順序是隨機的 ? HA：排列順序不是隨機的 ? 2. α= 0.05 ? 3. 當 u≦6 或 u≧17 時，則不接受虛無假設 。 4. 觀察該列資料，可知 u＝6。 ? 5. u＝6 等於 u’0.025 的值，不接受虛無假設。 結論：這列榆樹的染病情形並不是隨機形成的 總連數比預期的少，受疾病感染的樹似乎都聚在一起。 ;18.9 隨機性檢定： 連檢定（大樣本