有些题目有疑惑。请大家答复一下。我是从工科转,毕业三年了,以前概率就学得不好,如果犯低级错大家多包涵哈~~



一是06年的第六题,我用正态性检验,数据不符合正态分布,该怎么做?还是当做正态做算了?



如果题目没说明是正态分布。是不是就可以当作是正态分布?



二是04年的最后一道广义似然比检验法则。法则我知道,但那个似然比估计的方程不会求解。
把题贴出来 要不别人还得费力找题看
好的:) 我原假设大家都有了,抱歉。



2006年第六题:

以下是13名大学生刚入校时某项体能测试成绩和入校了三个月体育训练后的测试成绩,如下数据所示:



入校时: 42   57   38   49   63   36   48   58   47   51   83   27   31

训练后: 40   65   48   37   68   40   50   60   49   58   62   33   44



在水平0.10之下,回答训练前后测试数据的均值是否存在显著性差异?

1、观察两组数据,讨论所选检验方法的假定条件。

2、1、用1中所选的假定条件,在0.10的显著性水平下,判断训练前后测试数据的均值是否存在显著性差异?





2004年第8题



设总体密度函数为p(x;θ)=2(θ-x)/θ^2; 0<x<θ;

从中获得样本X1,X2,...,Xn,试给出下列检验问题:

Ho:θ=θo;H1:θ不等于θo的广义似然比检验法则。谢谢!
11 天 后
我觉得给出似然比统计量就行了
"回答训练前后测试数据的均值是否存在显著性差异?"

我问了老师,说是检验均值,所以是参数检验。而“配对样本的wilcoxon”是非参数检验,一般检验两个样本是否服从相同的分布。试题又问“观察两组数据,讨论所选检验方法的假定条件” ,应该是先做正态假设,然后检验。

“设总体密度函数为p(x;θ)=2(θ-x)/θ^2; 0<x<θ;

从中获得样本X1,X2,...,Xn,试给出下列检验问题:

”极大似然估计值为MAX(X)

一起讨论吧
我现在想想,还是用成对数据检验,将数据差当成是正态分布做算了。正好今天做练习,差不多的题目书上也有。:)不知如何?
[quote]

入校时: 42   57   38   49   63   36   48   58   47   51   83   27   31

训练后: 40   65   48   37   68   40   50   60   49   58   62   33   44[/quote]



我是这样想的:假设检验应该没有固定的答案,从题目的问题方式可以看出

你可以给出一个合理的条件,然后根据这个条件给出假设



我给出的条件:入校前、训练后的数据分别服从正态分布,先做一个假设

如果成立,再做假设



我还没代具体数计算,大家可以试试



另外,我在1979年复旦的那本《概率论 第二册 数理统计 第一分册》里看到一个例子,P53例3

问某药是否引起血红蛋白含量变化,给了十几个病人治疗前后血红蛋白含量的数据

这道题书上假设治疗前后血红蛋白含量的差服从正态分布,归结为检验假设
个人认为用wilcoxon好些,比较下两个样本,因为样本数比7大,用标准正态分布近似,可以得出结论

似然比的得不出结论啊,不知道怎么弄了就,不可能分母是零吧
[quote]引用第8楼ypchen2007-01-12 11:33发表的“”:





我是这样想的:假设检验应该没有固定的答案,从题目的问题方式可以看出

你可以给出一个合理的条件,然后根据这个条件给出假设



.......[/quote]



考验的话一般这种情况都假设为正态比较好
13 天 后
不如直接用SPSS的非参数检验的配对样本检验就可以了
[quote]引用第6楼luckygirl2007-01-11 09:57发表的“”:

"回答训练前后测试数据的均值是否存在显著性差异?"

我问了老师,说是检验均值,所以是参数检验。而“配对样本的wilcoxon”是非参数检验,一般检验两个样本是否服从相同的分布。试题又问“观察两组数据,讨论所选检验方法的假定条件” ,应该是先做正态假设,然后检验。



.......[/quote]



感觉参数检验和非参数检验的区别应该是有没有总体分布的严格假设

配对差为正态分布,用t检验

配对差仅为对称分布,用wilcoxon
7 个月 后
觉得好像不能硬套非参wilcoxon检验 因两组数据不是独立的 是一个人前后两次测试,感觉不可以看成是两个独立总体

  有没有充分理由说数据是正态分布,用t检验也不是很充分

  今天查了有关书好像有符号检验法好像没有条件限制,

  书上也有配对数据的类似例子,化成单个正态总体的形式 还是假设是正态分布

  不知道大家又有什么新的看法?