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临界值表

标准正态分布临界值表是用来确定对于a,P(Z<=a)的大小的一个表,在没有计算机的时候是很重要的一个参考,其中Z服从标准正态分布.上图就是一个标准正态分布临界值表,可以看到最左边一列是0.0到1.4,这个表示a取值时的个位数和小数点后一位的数,最上面一列是0.01到0.09,表示a取值的小数点后第二位数.这样的组合可以使a能取到小数点后两位,且比较美观(想象一下放成一列这个表会有多长).根据前面的描述我们已经可以根据a的取值去定位到表的一格,比如a=1.12,可以知道在第三列倒数第三行,对应数字0.8686,这意味着P(Z<=1.12)=0.8686.

第一列为cu值,第二列为 cl值,第三列是r1在a=0下的概率值,这个不用计算出实值,是用来和显著性水平对比的.具体看教材浙大三班的概率论与数理统计第256页,根据定义进行计算后你就明白了,也就自然会查表了.

t分布的使用 使用分布表的时候要有置信度和自由度两个数据,t分布给出的α是由100%减去给定的置信度后得到的.如果在90%的置信度下作出一个估计,那么就要查t分布表中,α=0.10那一栏(100%-90%=0.10). 例如,在90%的置信度下,对容量为14的样本作出一个估计.那么就要从α=0.10那一栏下找到自由度为13(n-1=14-1=13)那一行相交的数字为1.771

原发布者:top伟卡方检验临界值表自由度62616964757a686964616fe59b9ee7ad94313334336237650.5012345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243440.25显著性水平(a)0.100.050.030

F分布的上侧临界值表(也就是单侧临界值)是在进行方差分析时查表使用,判断该分析的数据是否拥有统计学意义.而F双侧临界值表时用于判断t分布时的方差齐性,以便于在对两个独立样本做t检验时,判断使用公式的.两者不可以混用.

1、若n个相互独立的随机变量ξ、ξ、……、ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量,其分布规律称为卡方分布(chi-square distribution).2、编程代码*可利用stata函数(n、n1、n2是自由度,p是尾概率值):*chi2(n)分布的上p分位数:disp invchi2tail(n,p)*F(n1,n2)分布的上p分位数:disp invFtail(n1,n2,p)

步骤如下: 1.首先需要了解自由度是多少,例如当a=0.01时,找到a=0.01的表. 2.这里以分位数为0.90,自由度为(6,8)的F分布为例.首先选择分位数为0.90的分位数表,然后找到上方一行的6,对应6下方的一列. 3.其次找到左侧一列中的8,对应8的那一行. 4.两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90,自由度为(6,8)的F分布的值. 拓展资料 三大抽样分布一般是指卡方分布(χ2分布)、t分布和F分布,是来自正态总体的三个常用的分布. 参考资料:百度百科:三大抽样分布

线性关系就是在平面坐标系里做出来就是一条直线(大多为一条倾斜的直线),就是说是均匀变化的,一般可表示为y=a+kx 相关系数是指与某一关系式或是公式等的常系数,相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低. 临界值是指物体从一种物理状态转变到另外一种物理状态时,某一物理量所要满足的条件,相当于数学中常说的驻点.因此利用临界状态求解物理量的最大值与最小值,就成了物理中求解最值的一种重要的方法 其实就是一个分割线

用于计算分布概率值时,直接查表得出结果.

两样本均数比较的假设检验(t检验) Ho:两个总体均数相等,即 μ1=μ2 H1:两个总体均数不等,即 μ1≠μ2 α=0.0500(双侧) t=0.0568,P=0.9548 结论:按α=0.0500水准不拒绝Ho,故尚不能认为两个总体均数不等

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