独立性检验的基本思想及其初步应用-课件(人教A版选修2-3)

课件21张PPT。 第三章 统计案例 3.2 独立性检验的基本思想及其 初步应用独立性检验本节研究的是两个分类变量的独立性检验问题。在日常生活中，我们常常关心分类变量之间是否有关系：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。为了调查吸烟是否对肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9965人，得到如下结果（单位：人）列联表说明：吸烟者和不吸烟者患肺癌的可能性存在差异，吸烟者患肺癌的可能性大。0.54%2.28%探究1、列联表2、三维柱形图3、二维条形图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。通过图形直观判断两个分类变量是否相关：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。 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 H0：吸烟与患肺癌没有关系.把表中的数字用字母代替，得到如下用字母表示的列联表 用A表示不吸烟，B表示不患肺癌，则“吸烟与患肺癌没有关系”等价于“吸烟与患肺癌独立”，即假设H0等价于 P(AB)=P(A)P(B).因此|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。在表中，a恰好为事件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。由于频率接近于概率，所以在H0成立的条件下应该有 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--卡方统计量（1） 若 H0成立，即“吸烟与患肺癌没有关系”，则K2应很小。根据表3-7中的数据，利用公式（1）计算得到K2的观测值为：那么这个值到底能告诉我们什么呢？（2） 独立性检验在H0成立的情况下，统计学家估算出如下的概率 即在H0成立的情况下，K2的值大于6.635的概率非常小，近似于0.01。 也就是说，在H0成立的情况下，对随机变量K2进行多次观测，观测值超过6.635的频率约为0.01。思考 答：判断出错的概率为0.01。判断 是否成立的规则如果 ，就判断 不成立，即认为吸烟与患肺癌有关系；否则，就判断 成立，即认为吸烟与患肺癌有关系。独立性检验的定义 上面这种利用随机变量K2来判断“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。在该规则下，把结论“ 成立”错判成“ 不成立”的概率不会差过即有99%的把握认为 不成立。独立性检验的基本思想（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)在此假设下我们所构造的随机变量 K2 应该很小,如果由观测数据计算得到K2的观测值k很大,则在一定可信程度上说明 不成立.即在一定可信程度上认为“两个分类变量有关系”；如果k的值很小，则说明由样本观测数据没有发现反对 的充分证据。(3)根据随机变量K2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,说明假设不合理的程度为1%,即“两个分类变量有关系”这一结论成立的可信度为约为99%.怎样判断K2的观测值k是大还是小呢？ 这仅需要确定一个正数 ，当 时就认为K2的观测值 k大。此时相应于 的判断规则为：如果 ，就认为“两个分类变量之间有关系”；否则就认为“两个分类变量之间没有关系”。--临界值按照上述规则，把“两个分类变量之间没有关系”错误的判断为“两个分类变量之间有关系”的概率为P( ).在实际应用中，我们把 解释为有 的把握认为“两个分类变量之间有关系”；把 解释为不能以 的把握认为“两个分类变量之间有关系”，或者样本观测数据没有提供“两个分类变量之间有关系”的充分证据。思考： 利用上面的结论，你能从列联表的三维柱形图中看出两个分类变量是 ... ...