双正态正态区间估计和假设检验的拓广

本文给出双正态独立总体下区间估计和假设检验的拓广,主要推广了总体均值的线性函数的区间估计和方差比不是1的假设检验方法.     

正态总体方差假设检验的MATLAB实现

本文通过实例编写了两个求解正态总体方差双边假设检验的MATLAB程序,增补了MATLAB在方差假设检验方面的应用,有较强的实用性。     

单边假设检验一致最佳检验的推证

本文根据奈曼—皮尔逊定理,对于正态总体的参数的单边假设检验的一致最佳检验方案进行了推证     

假设检验的Matlab 改进

鉴于文献[1]中有关利用Matlab 实现假设检验方法的不合理性,通过编程修正了这方面的错误,同时给出了在两个正态总体方差未知不等的情形下均值差假设检验的改进方法,弥补了Matlab 在假设检验方面的不足,并附上应用实例,验证了程序的可行性。     

两类错误与单边检验关系

在单边假设检验的原假设与备择假设选择问题上,不同的选择方式将导致不同的检验结果,文章基于第一类错误与第二类错误的度量给出了正态总体单边假设检验问题原假设与备择假设选择的一般准则,该方法同样适用于其它不同的单边假设检验问题。     

学习《概率论与数理统计》应该注意的若干问题（5）——三大分布在数理统计中的地位

三犬分布是指x^2分布、t分布、以及F分布,与正态分布一同构成数理统计中的四大分布。由标准正态总体样本的适当组合构成的统计量形成数理统计中的其他三大基础分布。所以,数理统计中总是以正态总体作为研究对象展开。在数理统计中,“总体”、“抽样”、“样本”是三个基本概念,分位点是“小概率事件”发生的临界点,置信区间是参数估计和假设检验的核心计算问题。理解“如果一轮抽样得到的样本统计量观察值掉入小概率事件区间,则有理由拒绝原始假设”的原理,假设检验的学习就变得容易。为此,我们给出了假设检验模版。     

基于分位数不同定义的区间估计与假设检验教学

采用对比教学方法,在分位数的两种不同定义下,融正态总体下的区间估计与假设检验内容为一体,化繁为简,帮助学员灵活运用知识.     

基于似然比统计量的正态总体的检验

假设检验问题的关键是在一定的统计思想之下构造相关的统计量。极大似然思想是统计和实际应用中的一种重要思想。基于极大似然原理,构造似然比统计量,讨论正态总体的检验问题,其结果与传统的U检验、T检验、χ2检验一致。     

基于似然比统计量的正态总体的检验

假设检验问题的关键是在一定的统计思想之下构造相关的统计量。极大似然思想是统计和实际应用中的一种重要思想。基于极大似然原理,构造似然比统计量,讨论正态总体的检验问题,其结果与传统的U检验、T检验、χ2检验一致。     

一般总体下参数统计中几种卡方分布分位数的构造

在非正态总体情况下,参数统计中,连续性随机变量参数的估计与检验问题中,区间估计合适的枢轴量的构造是置信区间的难点,假设检验的有关统计量的分布确定也是解决问题的关键.对这些方面进行研究,某些情况下利用卡方分布分位数可以使问题解决.     

正态性检验的几种常用的方法

正态分布是自然界中一种最常见的也是最重要的一种分布.因此,人们在实际使用统计分析时,总是乐于正态假定,但该假定是否成立,牵涉到正态性检验.在一般性的概率统计教科书中,只是把这个问题放在一般性的分布拟合下作简短处理,而这种＂万精油＂式的检验方法,对正态性检验不具有特效.鉴于此,该文从不同角度出发介绍正态性检验的几种常见的方法,并且就各种方法作了优劣比较,希望能对正态性检验感兴趣的实用和理论研究人员起到一定的参考与借鉴作用.     

Using Monte Carlo Normal Distributions to Evaluate Structural Models With Nonnormal Data

Statistical theories of goodness-of-fit tests in structural equation modeling are based on asymptotic distributions of test statistics. When the model includes a large number of variables or the population is not from a multivariate normal distribution, the asymptotic distributions do not approximate the distribution of the test statistics very well at small sample sizes. A variety of methods have been developed to improve the accuracy of hypothesis testing at small sample sizes. However, all these methods have their limitations, specially for nonnormal distributed data. We propose a Monte Carlo test that is able to control Type I error with more accuracy compared to existing approaches in both normal and nonnormally distributed data at small sample sizes. Extensive simulation studies show that the suggested Monte Carlo test has a more accurate observed significance level as compared to other tests with a reasonable power to reject misspecified models.     

关于单参数正态分布族的双边假设检验问题的讨论

讨论单参数正态分布族的双边假设检验问题,是基于考虑在第一类错误的概率为α的检验类中如何求取一个第二类错误概率最小的检验。     

关于单参数正态分布族的双边假设检验问题的讨论

讨论单参数正态分布族的双边假设检验问题,是基于考虑在第一类错误的概率为α的检验类中如何求取一个第二类错误概率最小的检验。     

A New Test for a Normal Covariance Matrix

The problem of testing the normal covariance matrix equal to a specified matrix is considered.A new Chi-Square test statistic is derived for multivariate normal population.Unlike the likelihood ratio test,the new test is an exact one.     

师范生实践教学同侪模式探究

师范院校英语专业学生学习教学的过程在形式上很大程度是一种同侪训练,即水平相同的同伴之间的相互教学和练习。每个人承担着既做教师又当学生的双重身份:当同伴讲课时,自己要充当学生的角色,积极配合教师的教学;当自己讲课时,同伴又是自己的学生。这样,每个人都经历着从执教者到学习者再转为评议者的体验,在这个探索问题、学习教学的过程中,从换位思考的角度出发,探究教学发生的过程,建构起自己对教学的理解。     

对单侧U-检验统计量的讨论

为了解决体育实践问题,分析了正态分布函数及其曲线的性质。假设检验的一般步骤和方法,并通过查阅文献资料、运用数理统计和概率论的理论和方法推导出单侧U—检验与双侧U—检验统计量通用的结论.