(1)以数据文件“马克威通用数据1.mkw”为例,演示单样本均值检验算法的操作。首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“基础分析→参数检验→单样本均值检验”,接着选择数据源,然后设置算法的参数,最后点击运行按钮。
其中各类参数的含义为:
检验均值:设定的均值数值,为计算机所允许的任意实数。
置信度:设置置信度的值,要求为区间(0,1]之间任意值,系统默认为95%。
原假设:认为序列均值与设定的均值数值无显著差异,一般用H0表示。
备择假设:当原假设被拒绝时接受的假设。当备选假设是μ≠μ0时为双侧检验;备选假设是μ>μ0或μ<μ0时为单侧检验。
检验类型:包括方差已知和方差未知两种情况。方差已知时,采用常见的U检验,用户可以指定总体方差或标准差的取值,要求为计算机所允许的任意正实数;方差未知时,采用T检验。
样本正态性检验:检验样本是否服从正态分布。通常利用直方图和正态概率图两种图形来反映,这两种方法都是从主观上判断是否服从正态分布。在直方图中,利用直方图的分布与正态分布的密度函数曲线相比较,可以主观判断样本是否服从正态分布,设置直方图分区数时,要求为大于0的任意正整数;在正态概率图中,正态概率线是一条的直线,根据散点在正态概率线周围分布情况来判断:当散点越集中在正态概率线的周围时,说明样本越接近正态分布。
对“年龄”变量进行单样本均值检验,检验所有顾客的年龄是否等于30。具体的参数设置如下所示:
图 0-1 单样本均值检验-属性设置(2)输出结果
双击“运行”节点,输出分析结果如下
图 0-2 单样本均值检验-树形结果列表 图 0-3 单样本均值检验-统计 图0-4 单样本均值检验-检验结果(3)结果说明
由统计表可见,样本数为1099,平均年龄为41.15年,标准差为14.8586年,均值标准误0.4482年。
由检验结果表可见,T值为24.8853,自由度为1098,显著性0.000,远小于0.05,所以拒绝顾客平均年龄为30年的假设。
输入变量类型:整型、浮点型
输入数据尺度:标量型、名义型、有序型
单样本均值检验通过样本数据检验变量均值与给定数值之间是否存在显著性差异,亦即检验一个样本是否来自具有指定均值的总体。
对于来自正态总体的样本,按照方差是否已知使用不同的检验方法:方差已知时,采用常见的U检验,此时检验统计量服从标准正态分布;方差未知时,检验统计量服从T分布,采用T检验。
输出结果:
统计表:列出样本的统计信息。
检验结果:给出参数检验的结果。
订购用户 | 订购时间 | 年限 | 运行环境 | 版本 |
1811****398 | 2018-07-23 13:52:02 | 1年 | Windows | 单机版 |
1840****220 | 2018-06-01 09:31:08 | 1年 | Windows | 单机版 |
1398****856 | 2018-01-05 22:35:31 | 1年 | Windows | 单机版 |
1398****741 | 2017-12-29 09:10:30 | 1年 | Windows | 单机版 |
1398****741 | 2017-12-29 08:55:32 | 1年 | Windows | 单机版 |
1385****886 | 2017-10-25 15:04:34 | 1年 | Windows | 单机版 |
1556****001 | 2017-08-10 23:45:25 | 1年 | Windows | 单机版 |
1381****657 | 2017-04-07 00:10:41 | 1年 | Windows | 单机版 |
1381****657 | 2017-04-06 22:57:30 | 1年 | Windows | 单机版 |
1397****925 | 2017-03-29 10:56:37 | 1年 | Windows | 单机版 |