第三章均数估计与假设检验例题及软件实现（SAS/R/STATA/SPSS)
2024-06-08 15:46:56
例3-1
R代码及结果
#install.packages("readxl") # 第一运行该文件时加载readxl包用于读取Excel输入数据，将本行开始的#号删除即可
library( readxl ) # 调用外部数据程序包readxl# 读取Data文件夹下的03_01例题的Excel数据文件（“../Data/E03_01.xls”代表上一级文件夹Data中的E03_01.xls）
E03_01 <- read_excel( "../Data/E03_01.xls" ) # 符号“../” 表示回溯到上一级文件夹#################### 描述读取的例题数据 ###########################ls() # 查看工作数据文件名称列表
str(E03_01) # 查看数据结构：no = 样本号，mean=样本均数，sd=标准差
head(E03_01) # 查看数据前几例
summary(E03_01) # 各列的统计量（未分组）
typeof(E03_01) # E03_01的数据类型#################### 下面为例题的统计分析 ###########################shapiro.test(E03_01$mean) # 夏皮罗正态性检验-样本均数help( shapiro.test ) # 夏皮罗正态性检验函数shapiro.test的详细说明
结果表示如下：
library( readxl ) # 调用外部数据程序包readxl
> library(readxl)
> E03_01 <- read_excel("F:/Data/E03_01.xls")
> View(E03_01)
> ls() # 查看工作数据文件名称列表
[1] "E03_01"
> str(E03_01) # 查看数据结构：no = 样本号，mean=样本均数，sd=标准差
tibble[,3] [100 x 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)$ no : num [1:100] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...$ mean: num [1:100] 124 121 125 123 124 ...$ sd : num [1:100] 5.94 6.28 3.93 5.17 5.14 3.94 6.02 5.17 3.42 5.12 ...
> head(E03_01) # 查看数据前几例
# A tibble: 6 x 3no mean sd<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 124. 5.94
2 2 121. 6.28
3 3 125. 3.93
4 4 123. 5.17
5 5 124. 5.14
6 6 124. 3.94
> summary(E03_01) # 各列的统计量（未分组）no mean sd Min. : 1.00 Min. :119.4 Min. :2.000 1st Qu.: 25.75 1st Qu.:122.8 1st Qu.:4.117 Median : 50.50 Median :123.8 Median :4.865 Mean : 50.50 Mean :123.7 Mean :4.906 3rd Qu.: 75.25 3rd Qu.:124.7 3rd Qu.:5.758 Max. :100.00 Max. :127.1 Max. :8.320
> typeof(E03_01) # E03_01的数据类型
[1] "list"
> shapiro.test(E03_01$mean) # 夏皮罗正态性检验-样本均数Shapiro-Wilk normality testdata: E03_01$mean
W = 0.99336, p-value = 0.9086 # p>0.5 尚不能认为这些样本的总体不服从正态分布> help( shapiro.test ) # 夏皮罗正态性检验函数shapiro.test的详细说明
例3-2 在例3-1中抽得第26号样本的均数为122.96（cm)，标准差为4.77（cm），求其总体均数的95%置信区间。
用下面公式计算：
SAS代码及结果
data ex3_2;n=10;mean=122.96;std=4.77;t=tinv(0.975,n-1);*t分布的分位数*pts=t*std/sqrt(n);lclm=mean-pts;uclm=mean+pts;
proc print;var lclm uclm;
run;
STATA代码及结果
cii mean 10 122.96 4.77
例3-3 某地抽取正常成年人200名，测得其血清胆固醇的均数为3.64mmol/L,标准差为1.20mmol/L,试估计该地正常成年人血清胆固醇均数的95%置信区间。
本例n>60,可以用正态近似的方法计算置信区间。
SAS代码及结果
data ex3_3;n=200;mean=3.64;std=1.20;u=PROBIT(0.975); /* 正态分布的分位数*/pts=u*std/sqrt(n);lclm=mean-pts;uclm=mean+pts;
proc print;var lclm uclm;
run;
例3-5 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？
SAS代码1及结果
data ex3_5;n=36;s_m=130.83;std=25.74;p_m=140;df=n-1;t=(s_m-p_m)/(std/sqrt(n));p=(1-probt(abs(t),df))*2;
proc print;var t p;
run;
SAS代码2及结果
data ex3_5;input x@@;cards;112 137 129 126 88 90 105 178 130 128 126 103172 116 125 90 96 162 157 151 135 113 175 129165 171 128 128 160 110 140 163 100 129 116 127;run;
proc ttest h0=140;var x;
run;
R代码及结果
#install.packages("readxl") # 第一运行该文件时加载readxl包用于读取Excel输入数据，将本行开始的#号删除即可
library( readxl ) # 调用外部数据程序包readxl
# 读取Data文件夹下的03_05例题的Excel数据文件（“../Data/E03_05.xls”代表上一级文件夹Data中的E03_05.xls）
E03_05 <- read_excel( "../Data/E03_05.xls" ) # 符号“../” 表示回溯到上一级文件夹#################### 描述读取的例题数据 ###########################ls() # 查看工作数据文件名称列表
str(E03_05) # 查看数据结构：hb=血红蛋白含量g/L
head(E03_05) # 查看数据前几例
summary(E03_05) # 各列的统计量（未分组）typeof(E03_05) # E03_05的数据类型#################### 下面为例题的统计分析 ############################单样本t检验，原假设H0：μ=140 备择假设H1:μ！=140
t.test(E03_05$hb,alternative="two.sided",mu=140)help( t.test ) # 单样本t检验函数t.test的详细说明
结果：
> E03_05 <- read_excel("F:/Data/E03_05.xls")
> View(E03_05)
> knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
> ls() # 查看工作数据文件名称列表
[1]"E03_05"
> str(E03_05) # 查看数据结构：hb=血红蛋白含量g/L
tibble[,1] [36 x 1] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)$ hb: num [1:36] 112 137 129 126 88 90 105 178 130 128 ...
> head(E03_05) # 查看数据前几例
> summary(E03_05) # 各列的统计量（未分组）hb Min. : 88.0 1st Qu.:112.8 Median :128.0 Mean :130.8 3rd Qu.:152.5 Max. :178.0
> typeof(E03_05) # E03_05的数据类型
[1] "list"
> #单样本t检验，原假设H0：μ=140 备择假设H1:μ！=140
> t.test(E03_05$hb,alternative="two.sided",mu=140)One Sample t-testdata: E03_05$hb
t = -2.1367, df = 35, p-value = 0.03969
alternative hypothesis: true mean is not equal to 140
95 percent confidence interval:122.1238 139.5428
sample estimates:
mean of x 130.8333
STATA代码及结果
ttest x=140 /*x是变量，140是总体均数*/
ttesti 36 130.83 25.74 140 /*已知样本量、均数、标准差和总体均数的简洁命令*/
结果如上图
SPSS代码及结果
鼠标点击：分析—比较平均值—单样本T检验
T-TEST/TESTVAL = 140/MISSING = ANALYSIS/VARIABLES = hb/CRITERIA = CI(.95).
例3-6 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里－罗紫法测定其结果如表3-6第(1)~(3)栏。问两法测定结果是否不同？
笔算如下：
SAS代码及结果
MEANS或UNIVARIATE或TTEST，三种过程均对配对资料做两样本均数比较的t检验
/*用MEANS作配对资料两个样本均数比较的t检验*/
data ex3_6;input x1 x2 @@;d=x1-x2;
cards;
0.840 0.580
0.591 0.509
0.674 0.500
0.632 0.316
0.687 0.337
0.978 0.517
0.750 0.454
0.730 0.512
1.200 0.997
0.870 0.506
;
proc means t prt;var d;
run;/*用UNIVARIATE过程作配对资料两样本均数比较的t检验*/
proc univariate data=ex3_6;var d;
run;
/*用TTEST过程作配对资料两样本均数比较的t检验*/
proc ttest data=ex3_6;var d;
run;
R代码及结果
# install.packages("readxl") # 第一运行该文件时加载readxl包用于读取Excel输入数据，将本行开始的#号删除即可
library( readxl ) # 调用外部数据程序包readxl# 读取Data文件夹下的03_06例题的Excel数据文件（“../Data/E03_06.xls”代表上一级文件夹Data中的E03_06.xls）
E03_06 <- read_excel( "../Data/E03_06.xls" ) # 符号“../” 表示回溯到上一级文件夹#################### 描述读取的例题数据 ###########################ls() # 查看工作数据文件名称列表
str(E03_06) # 查看数据结构：no=编号，X1=哥特里－罗紫法，X2=脂肪酸水解法
head(E03_06) # 查看数据前几例
summary(E03_06) # 各列的统计量（未分组）
typeof(E03_06) # E03_05的数据类型#################### 下面为例题的统计分析 ###########################
#配对样本t检验-检验两种方法的检验结果是否不同
#原假设H0：μd=0t.test(E03_06$x1-E03_06$x2,mu=0)t.test(E03_06$x1, E03_06$x2, paired=TRUE)help( t.test )
结果如下：
> library(readxl)
> E03_06 <- read_excel("F:/Data/E03_06.xls")
> View(E03_06)
> knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
> ls() # 查看工作数据文件名称列表
[1] "E03_06"
> str(E03_06) # 查看数据结构：no=编号，X1=哥特里－罗紫法，X2=脂肪酸水解法
tibble[,3] [10 x 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)$ no: num [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10$ x1: num [1:10] 0.84 0.591 0.674 0.632 0.687 0.978 0.75 0.73 1.2 0.87$ x2: num [1:10] 0.58 0.509 0.5 0.316 0.337 0.517 0.454 0.512 0.997 0.506
> head(E03_06) # 查看数据前几例
> summary(E03_06) # 各列的统计量（未分组）no x1 x2 Min. : 1.00 Min. :0.5910 Min. :0.3160 1st Qu.: 3.25 1st Qu.:0.6773 1st Qu.:0.4655 Median : 5.50 Median :0.7400 Median :0.5075 Mean : 5.50 Mean :0.7952 Mean :0.5228 3rd Qu.: 7.75 3rd Qu.:0.8625 3rd Qu.:0.5158 Max. :10.00 Max. :1.2000 Max. :0.9970
> typeof(E03_06) # E03_05的数据类型
[1] "list"
> t.test(E03_06$x1-E03_06$x2,mu=0)One Sample t-testdata: E03_06$x1 - E03_06$x2
t = 7.926, df = 9, p-value = 2.384e-05
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:0.1946542 0.3501458
sample estimates:
mean of x 0.2724 > t.test(E03_06$x1, E03_06$x2, paired=TRUE)Paired t-testdata: E03_06$x1 and E03_06$x2
t = 7.926, df = 9, p-value = 2.384e-05
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:0.1946542 0.3501458
sample estimates:
mean of the differences 0.2724
STATA代码及结果
ttest x1=x2
SPSS代码及结果
分析—比较平均值----成对样本t检验
T-TESTPAIRS = x1 WITH x2 (PAIRED)/CRITERIA = CI(.95)/MISSING = ANALYSIS.
例3-7 为探讨青藤碱抗兔动脉粥样硬化作用，采用单纯高脂饲料12周喂养方法建立动脉粥样硬化家兔模型。将12周造模成功家兔16只随机等分为2组，模型组给予高饲料100g/d；青藤碱组除给予高饲料100g/d，在饲料中添加青藤碱109mg/(kg/d)。连续喂养3周，实验结束后心脏采血测定心脏血液中高密度脂蛋白，能否认为模型组与青藤碱组中高密度脂蛋白含量的总体均数不同？
本题采用两样本T检验
SAS代码及结果
data ex3_7;input x @@;if _n_<9 then c=1;else c=2;
cards;
0.66 0.76 0.79 0.88 0.78 0.66 0.75 0.88
0.58 0.69 0.59 0.70 0.69 0.68 0.58 0.60
;
proc ttest;var x;class c;
run;
R代码及结果
library( readxl ) # 调用外部数据程序包readxl# 读取Data文件夹下的03_07例题的Excel数据文件（“../Data/E03_07.xls”代表上一级文件夹Data中的E03_07.xls）
E03_07 <- read_excel( "../Data/E03_07.xls" ) # 符号“../” 表示回溯到上一级文件夹#################### 描述读取的例题数据 ###########################ls() # 查看工作数据文件名称列表
str(E03_07) # 查看数据结构：x=HDL含量（mmol/L),Group=分组（1=青藤碱组；2=模型组）
head(E03_07) # 查看数据前几例
summary(E03_07) # 各列的统计量（未分组）
typeof(E03_07) # E03_07的数据类型#################### 下面为例题的统计分析 ###########################
#两独立样本t检验——检验模型组和青藤碱组的HDL含量是否不同t.test(x~Group,E03_07,var.equal=TRUE)help( t.test ) # 单样本t检验函数t.test的详细说明
结果如下：
> library(readxl)
> E03_07 <- read_excel("F:/Data/E03_07.xls")
> View(E03_07)
> knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
> ls() # 查看工作数据文件名称列表
[1] "E03_06" "E03_07"
> str(E03_07) # 查看数据结构：x=HDL含量（mmol/L),Group=分组（1=青藤碱组；2=模型组）
tibble[,2] [16 x 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)$ Group: num [1:16] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...$ x : num [1:16] 0.66 0.76 0.79 0.88 0.78 0.66 0.75 0.88 0.58 0.69 ...
> head(E03_07) # 查看数据前几例
> summary(E03_07) # 各列的统计量（未分组）Group x Min. :1.0 Min. :0.5800 1st Qu.:1.0 1st Qu.:0.6450 Median :1.5 Median :0.6900 Mean :1.5 Mean :0.7044 3rd Qu.:2.0 3rd Qu.:0.7650 Max. :2.0 Max. :0.8800
> typeof(E03_07) # E03_07的数据类型
[1] "list"
>
> #################### 下面为例题的统计分析 ###########################
> #两独立样本t检验——检验模型组和青藤碱组的HDL含量是否不同
>
> t.test(x~Group,E03_07,var.equal=TRUE)Two Sample t-testdata: x by Group
t = 3.689, df = 14, p-value = 0.00243
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:0.05494115 0.20755885
sample estimates:
mean in group 1 mean in group 2 0.77000 0.63875
STATA代码及结果
ttest x,by(group)
代码说明：
ttest x1=x2,unpaird /*原始数据以两个变量x1,x2分别录入*/
ttest x,by(group) /*原始数据以一个变量录入，用变量group指示分组*/
ttesti 8 0.77 0.08 8 0.64 0.06 /*已知两组样本量、均数、标准差时候的简洁命令*/
sdtest x,by(group) /*方差齐性检验*/
ttest x1=x2,unpune[w] /*方差不齐时候的近似t检验*/
SPSS代码及结果
分析–比较平均值–独立样本t检验
T-TESTGROUPS = grp(1 2)/MISSING = ANALYSIS/VARIABLES = x/CRITERIA = CI(.95).
第三章均数估计与假设检验例题及软件实现（SAS/R/STATA/SPSS)相关推荐
- Image Signal Processing(ISP)-第三章-BCL, WB, Gamma的原理和软件实现
Hello!ISP系列文章终于更新了,距离上一篇文章发布已经过去半年多啦!哈哈,虽然这段时间没有写文,但是这个简单ISP的代码还是有更新的哦,有兴趣的朋友可以到Github查看.话不多说,我们接着讲I ...
- 第三章 虚拟仪器系统I/O接口软件——VISA
第三章 虚拟仪器系统I/O接口软件--VISA VISA是虚拟仪器系统的I/O接口软件,为虚拟仪器系统的统一性和扩展性奠定了基础.本章介绍了VISA的概念和特点,论述了VISA的结构模型,重点分析了V ...
- 【计算机网络】第三章数据链路层知识点及经典例题汇总
知识点 1.数据链路层使用的信道主要有以下两种类型: 点对点信道.这种信道使用一对一的点对点通信方式. 广播信道.这种信道使用一对多的广播通信方式,因此过程比较复杂.广播信道上连接的主机很多, ...
- （软件工程复习核心重点）第三章需求分析-第五节：验证软件需求
文章目录 一:验证需求正确性的四个方面 二:验证软件需求的方法 三:用于需求分析的软件工具 (1)要求(了解) (2)PSL/PSA系统 一:验证需求正确性的四个方面 一致性:所有需求必须是一致的,任 ...
- 机试指南练习-第三章
机试指南练习总结第三章 机试指南练习总结第三章-栈的应用 例题3.1:括号匹配问题 例题3.2 :简单计算器 练习题2 :表达式求值 机试指南练习总结第三章-哈夫曼树 例题3.3:哈夫曼树 机试指南练 ...
- 大学c语言第三章作业,c语言程序设计一章部分和第三章习题答案.doc
c语言程序设计一章部分和第三章习题答案 实 验 报 告 课程名称 C语言程序设计A 实验项目 编程环境认知与顺序程序设计 实验仪器 PC机一台 学 院_____信息管理学院_______ 专 业 信息 ...
- 第三章总体均数的估计与假设检验（1）
均数的抽样误差与标准误 统计推断(statistical inference):从总体中随机抽取一个或多个样本,通过样本信息了解总体特征. 由于存在个体差异,样本均数的值往往不太可能恰好等于总体均数, ...
- 第三章 第一部分 不定积分例题
以下题目引自陈文灯等老师的考研<数学复习指南>,我最近抽空客串了一把老师,对书中的例题和习题按照自己的思路进行了讲解.当时我考研的时候也正是通过这一本书加上一本真题和一本模拟题的训练顺利过 ...
- c语言动态双端栈的原理,数据结构(C语言版)例题(第三章：栈和队列)
数据结构(C语言版)例题(第三章:栈和队列) 数据结构(C语言版)例题(第三章:栈和队列) (2008-05-09 12:33:13) 转载▼ ◆3.15③ 假设以顺序存储结构实现一个双向栈,即在一维 ...
- c汇编语言例题,第三章 汇编语言程序设计例题习题
第三章汇编语言程序设计习题 1."SJMP 08H"的寻址方式是[]. A.变址寻址B.相对寻址C.寄存器间接寻址D.位寻址2．判断下列指令的正误:5.6.8.9错 MOV 29H ...
最新文章
- 洛谷P2587 [ZJOI2008]泡泡堂
- 安装php出现php-cgi error 1
- AI监视打工人，这个国家明确说：保护我方“摸鱼权”！
- 《卓有成效的程序员》----读书笔记二
- ArcGIS API for JavaScript 入门教程[5] 再讲数据——Map类之底图与高程
- 动态规划|最大k乘积问题(C语言)
- 安装linux6.10 I386系统教程,一看就懂的Centos6.10安装教程
- Hadoop2源码分析－RPC机制初识
- Uva 11178 Morley定理
- 计算机句法分析的研究现状,计算机理论论文融合语义和句型信息的中文句法分析方法研究与实现...
- 深度学习声纹识别_kaldi/语音识别ASR/声纹识别SRE/资源汇总
- Vue 返回记住滚动条位置详解
- phpstom可以配置php环境吗_环境配置 · PhpStorm · 看云
- Mac 命令行 Terminal 安装My Zsh，替换默认的Bash
- 最新java学习资料汇总（学习路线+视频教程+网盘下载）
- Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference
- 常微分方程和偏微分方程
- 个人晋升演讲ppt_如何写好公司级别晋升 PPT？
- 信息安全实验四：RSA公钥加密算法 2019.04.28
- R7900P/R7960P/R8000P梅林固件