独立性检验的基本思想及其初步应用-ppt课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,独立性检验的基本思想及其初步应用,独立性检验的基本思想及其初步应用,1,定量变量,的取值一定是实数，它们的取值大小有特定的含义，不同取值之间的运算也有特定的含义.,如身高、体重、考试成绩、温度等等.,变量,定量变量,分类变量,例如身高、体重、考试成绩等，张明的身高是180cm，李立的身高是175cm，说明张明比李立高180-175=5（cm）.,两个定量变量的相关关系分析：回归分析（画散点图、相关系数r、相关指数R,2,、残差分析）,定量变量的取值一定是实数，它们的取值大小有特定的含义，不同取,2,对于性别变量，其取值为男和女两种，这种变量的不同“值”表示个体所属的不同类别，像这样的变量称为,分类变量,.,在日常生活中，主要考虑,分类变量之间是否有关系,：,如是否吸烟、宗教信仰、是否患肺癌、国籍等等.,例如，吸烟是否与患肺癌有关系？,性别是否对于喜欢数学课程有影响？等等.,分类变量也称为属性变量或定性变量，它们的取值一定是离散的，而且不同的取值仅表示个体所属的类别，如性别变量，只取男、女两个值，商品的等级变量只取一级、二级、三级等等.,对于性别变量，其取值为男和女两种，这种变量的不同“值”表示个,3,有时也可以把分类变量的不同取值用数字来表示，但这时的数字除了分类以外没有其他的含义，,例如用0表示“男”，1表示“女”，性别变量就变成取值为0和1的随机变量，但是这些数字没有其他的含义.,此时比较性别变量的两个不同值之间的大小没有意义，性别变量的均值和方差也没有意义.,两个分类变量的相关关系的分析：通过图形直观判断两个分类变量是否相关；独立性检验.,有时也可以把分类变量的不同取值用数字来表示，但这时的数字除了,4,由列联表可以粗略估计出，在不吸烟者中，有0.54%患有肺癌；在吸烟者中，有2.28%患有肺癌。因此，直观上可以得到结论：,吸烟者和不吸烟者患肺癌的可能性存在差异.,与表格相比，三维柱形图和二维条形图能更直观地反映出相关数据的总体状况.,为调查吸烟是否对患肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9965人，得到如下结果（单位：人）：,吸烟与患肺癌,列联表,（列出两个分类变量的频数表）：,由列联表可以粗略估计出，在不吸烟者中，有0.54%患有肺癌；,5,1、列联表,2、三维柱形图,3、二维条形图,不患肺癌,患肺癌,吸烟,不吸烟,不患肺癌,患肺癌,吸烟,不吸烟,0,8000,7000,6000,5000,4000,3000,2000,1000,从三维柱形图能清晰看出各个频数的相对大小.,从二维条形图能看出，吸烟者中,患肺癌的比例高于不患肺癌的比例.,1、列联表2、三维柱形图3、二维条形图不患肺癌患肺癌吸烟不吸,6,不吸烟,吸烟,患肺癌,比例,不患肺癌,比例,4、等高条形图,等高条形图更清晰地表达了两种情况下患肺癌的比例.,不吸烟吸烟患肺癌不患肺癌4、等高条形图等高条形图更清晰地表达,7,上面我们通过分析数据和图形，得到的直观印象是吸烟和患肺癌有关，那么事实是否真的如此呢？这需要用统计观点来考察这个问题.,现在想要知道能够以多大的把握认为“吸烟与患肺癌有关”，为此先假设：,H,0,：吸烟与患肺癌没有关系,把数字用字母代替，得到如下用字母表示的列联表：,22列联表,上面我们通过分析数据和图形，得到的直观印象是吸烟和患肺癌有关,8,吸烟与患肺癌的列联表：,如果“吸烟与患肺癌没有关系”，则在吸烟者中不患肺癌的比例应该与不吸烟者中相应的比例应差不多，即,|ad-bc|越小，说明吸烟与患肺癌之间关系越弱；,|ad-bc|越大，说明吸烟与患肺癌之间关系越强.,以A表示不吸烟，B表示不患肺癌，则a表示事件AB发生的频数；a+b和a+c恰好分别为事件A和B发生的频数.,吸烟与患肺癌的列联表：如果“吸烟与患肺癌没有关系”，则在吸烟,9,为了使不同样本容量的数据有统一的评判标准，基于上述分析，我们构造一个随机变量,若H,0,成立，即“吸烟与患肺癌没有关系”，则K,2,应很小.,由列联表中数据，利用公式（1）计算得K,2,的观测值为：,（1）,其中n=a+b+c+d为样本容量.,为了使不同样本容量的数据有统一的评判标准，基于上述分析，我们,10,在H,0,成立的情况下，统计学家估算出如下的概率：,也就是说，在H,0,成立的情况下，对随机变量K,2,进行多次观测，观测值超过6.635的频率约为0.01，是一个小概率事件.现在K,2,的观测值 ，远远大于6.635，所以有理由断定H,0,不成立，即认为“吸烟与患肺癌有关系”,但这种判断会犯错误，犯错误的概率不会超过0.01，即我们有99的把握认为“吸烟与患肺癌有关系”.,在H0成立的情况下，统计学家估算出如下的概率：也就是说，在H,11,利用随机变量K,2,来确定在多大程度上可以认为“两个分类变量有关系”的方法称为两个分类变量的独立性检验.,独立性检验：,如果 ，就判断H,0,不成立；,否则就判断H,0,成立.,但这种判断会犯错误，犯错误的概率不会超过0.01，即我们有99的把握认为“,H,0,不成立,”.,利用随机变量K2来确定在多大程度上可以认为“两个分类变量有关,12,随机变量-,卡方统计量,独立性检验,临界值表,0.1%把握认为A与B无关,1%把握认为A与B无关,99.9%把握认A与B有关,99%把握认为A与B有关,90%把握认为A与B有关,10%把握认为A与B无关,没有充分的依据显示A与B有关，但也不能显示A与B无关,随机变量-卡方统计量独立性检验临界值表0.1%把握认,13,第一步：H,0,：,吸烟,和,患病,之间没有关系,第二步：列出2,2列联表,6、独立性检验的步骤,第三步：计算,第四步：查对临界值表，作出判断。,第一步：H0：吸烟和患病之间没有关系,14,在某医院，因为患心脏病而住院的665名男性病人中，有214人秃顶；而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175人秃顶。分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系？你所得的结论在什么范围内有效？,解：根据题目所给数据得到如下列联表：,秃头,不秃头,相应的三维柱形图如图所示，比较来说，底面副对角线上两个柱体高度的乘积要大一些，因此可以在某种程度上认为“秃顶与患心脏病有关”.,在某医院，因为患心脏病而住院的665名男性病人中，有214人,15,根据列联表中的数据，得到：,所以有99%的把握认为“秃顶患心脏病有关”.,在某医院，因为患心脏病而住院的665名男性病人中，有214人秃顶；而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175人秃顶。分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系？你所得的结论在什么范围内有效？,解：根据题目所给数据得到如下列联表：,根据列联表中的数据，得到：所以有99%的把握认为“秃顶患心脏,16,为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系，在某城市的某校高中生中随机抽取300名学生，得到如下联表：,联表 性别与喜欢数学课程列联表,解：在假设“性别与是否喜欢数学课程之间有关系”的前提下K,2,应该很小，并且,由表中数据计算K,2,的观测值k 4.513.在多大程度上可以认为高中生的性别与是否喜欢数学课程之间有关系？为什么？,而我们所得到的K,2,的观测值k 4.513超过3.841，这就意味着“性别与是否喜欢数学课程之间有关系”这一结论错误的可能性约为0.05，即有95%的把握认为“性别与是否喜欢数学课程之间有关系”.,为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系，在某城市的某,17,独立性检验基本的思想类似,反证法,(,1)假设结论不成立,即,“,两个分类变量没有关系,”.,(2)在此假设下随机变量,K,2,应该很能小,如果由观测数据,计算得到,K,2,的观测值k很大,则在一定程度上说明假设,不合理.,(3)根据随机变量K,2,的含义,可以通过,评价该假设不合理的程度,由实际计算出的,说明假设合理的程度为99.9%,即“两个分类变量有关系”这一结论成立的可信度为约为99.9%.,独立性检验基本的思想类似反证法(1)假设结论不成立,即“两个,18,独立性检验的基本思想：,类似于数学上的反证法，对“两个分类变量有关系”,这一结论成立的可信程度的判断：,（1）假设该结论不成立，即假设结论“两个分类变量,没有关系”成立.,（2）在假设条件下，计算构造的随机变量K,2,，如果有观测数据计算得到的K,2,很大，则在一定程度上说明假设不合理.,（3）根据随机变量K,2,的含义，可以通过（2）式评价假设不合理的程度，由实际计算出的k6.635，说明假设不合理的程度约为99%，即“两个分类有关系”这一结论成立的可信程度约为99%.,独立性检验的基本思想：类似于数学上的反证法，对“两个分类变量,19,