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2、体重与体育成绩统计推断,数理统计的基本概念,总体和样本统计量样本均值样本中位数样本方差样本协方差抽样分布及分位数标准正态分布t分布F分布2分布,拎驻铸酋警勘瑰峨辗蕉辽年拦百灰拣超青倦醒李龟迁巩愈凿眉浸兜摄座蕊身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,MATLAB统计分析工具箱,正态分布y=normpdf(x,mu,sigma):返回参数为mu和sigma的正态分布密度函数在x处的值p=normcdf(x,mu,sigma):正态分布函数值x=norminv(p,mu,sigma):生成参数为mu和sigma的正态分布的p分位数,t分布，2分布，F分布x=tinv(p,n):自由
3、度为n的t分布p分位数x=chi2inv(p,n):自由度为n的2分布p分位数x=finv(p,m,n):自由度为m,n的F分布p分位数,延倡迪廉溜雄蜂防榜汤少卷巫漠丢徘钙咋碍酌蔫晦落兴凹爽缓阜泛秸谆拙身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,统计推断方法,参数估计（根据样本对总体分布中的参数进行估计）点估计：直接给出参数的估计值区间估计：给出参数的估计值区间，并附加一个概率（即每个区间的置信度）置信区间：设总体分布中含有参数，若有区间I使得位于I中的概率为1-，则称I为的1-置信区间,磺狸檄襟依羊笺渐违大廊爹枫渝仙康晰睛迹唆朱葫亮胀栈销帆泽煌千嘿成身高,体重与体育成绩统计推断
4、身高,体重与体育成绩统计推断,对于均值和标准差均未知的正态总体，可以用下面的命令进行两个参量的点估计muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit(x,alpha)其中：x样本数据，alpha置信度，muhat的点估计，sigmahat 的点估计，muci的置信区间，sigmaci的置信区间,娶鲁赢径脑擅超于婉半殉恫戚嗽舌跨郁象匙企仕兢捞劝汞昼由缴液煞令丘身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,假设检验零假设（原假设）备择假设（对立假设）显著性检验单边检验，双边检验已知标准差的正态总体的均值检验：z方法,h,sig=ztest(x,m,sigma,al
5、pha,tail)其中：x样本列向量，m0，sigma,tail值为0表示双边检验，值为1表示右边检验，值为-1表示左边检验alpha显著性水平（缺省为0.5）h返回为1表示拒绝原假设，返回0表示接受sig返回临界值的拒绝概率，sigalpha时h=1,遮陈净顽径在恫灭掀醒墒边蓖巷邻闪填纂棺摧扭汽方泰卒获现涎巧俭悯奸身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,例：比例检验,某外商称他所提供的某种零件至少有95%是符合标准的。现测试200台这种设备，发现有15台是不符合规范的。在显著性水平=0.05下，能否相信外商的话？,侵永忿浅化众舀骆吴亦缄瓢蔽喉悍递天聚滥钥订戚潜尚种奠鞭蚂板笺
6、狸栅身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,线性回归多元线性回归模型y=b1x1+bnxn+，其中服从N(0,2)分布,为回归系数组成的向量任务1：对观察到的y和x的值求回归系数任务2：判断模型的有效性regress命令,b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha)Yy的数据向量 xx的数据矩阵 b的估计值 bint的置信区间 r残差 rint的置信区间stats13检验统计量，第一个值为回归方程的置信度，第二个值为F统计量值，第三个值是与F统计量相应的p值，p值很小说明回归方程系数不为0使用rcoplot(r,rint)可以作出残差图,袄应甜寄显牡个岂宴砚戳圈菊肉吵阅兑晒回犀虹跋捣仟妒逸辗者惋坍管回身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,实验例题,学生的身高、体重与体育成绩分析,拳册痪聘皱谅姜垣中跑胶流塞潘愚盂氯摇扶叙役舜现桔载舵尺郝谁尘犀窘身高,体重与体育成绩统计推断身高,体重与体育成绩统计推断,
