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2017-06-30 发布于江苏
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卡方分配的应用-big5-OpenWebMail

卡方分配的應用 Statistics, Autumn 2010, C. J. Chang 名目尺度的資料分析 名目尺度是最低階的測量尺度，這類別的測量尺度只能將資料區分成不同的類別，而在個別類別之間沒有特定的順序。因此其資料的觀測值無法量化，僅能按照其不同性質類別給予計數  對於名目尺度資料的假定，我們最常使用的方法就是卡方分配 2 卡方適合度檢定 適合度檢定的目的，在於比較觀測資料與期望資料之間是否存在差異，或是辨別樣本資料是否符合特定機率分配，其是一個相當常見的統計方法  卡方檢定統計量 f o表觀察次數 2 (f o f e )2   f e f e為期望次數 2 若  0 ，表示觀察值的次數與期望值完全相同。一般來說，當觀測值與期望值接近時，(f −f 的值較小，) o e 因此卡方值亦不大，則我們會接受 H0 ，即樣本資料與期望資料間沒有差異；反之，則拒絕H0 ，即樣本資料與期望資料間有差異 3 卡方分配的特徵  卡方分配具有下列的特徵 卡方值不會是負值 卡方分配是一個家族，不同自由度會有不同的卡方分配 卡方分配是正偏分配 4 卡方適合度的檢驗步驟 H 觀測次數與期望次數沒有: 差異  0 建立虛無假設與對立假設 H :  1觀測次數與期望次數有差異 選擇顯著水準  決定檢定統計量 確定決策準則自由度 df k 1 計算卡方值以做出決策 2 因為卡方檢定量會近似卡方分配，因此當類別的期 Χ 望次數f e 小於時，其近似效果會較差，此時可以將5 期望次數小於的類別與鄰近類別合併，以使合併後5 資料較能合理解釋。 5 卡方配適度檢定(Ex.) 某家運動球員製造商於上週舉辦了球員卡展示會，會中共展示了六個明星球員的球卡，其於展示會期間共賣出了120張球卡，其資料如表所示，試問在顯著水 0.01下，我們可以說每位球員球卡的銷售量有差異嗎球員