大样本伯努利占比假设检验

我们要检验一个假设，即超过30%美国家庭拥有互联网接入，显著性水平5%。我们采集了150个家庭作为样本，结果57家拥有接入。
解：
零假设：美国家庭网络接入<=30%
备择假设:美国家庭网络接入>30%
我们要根据零假设得到一个总体中的占比值，在这个假设下，看150户中有57湖接入网络的概率是多少？如果该概率小于5%，我们就拒绝零假设。承认备择假设。

样本均值：57/150=0.38
样本标准差：0.38*0.62=

零假设下：总体均值为0.3，总体标准差=根号下（0.3*0.7）=根号下0.21=

样本抽样分布：多次二项分布抽样 np>5时(p为小于1的数，np大于5 表示n的值比较大，表示这是一个大样本)，该样本抽样分布满足正态分布。零假设下，np= 150*0.3 >5 ,我们认为零假设下的抽样分布满足正太分布。
所以抽样分布均值=0.3 标准差=总体标准差/根号下150 = 根号下0.21/根号下150=0.037

求样本均值与抽样分布均值之间的标准差数即：
（0.38-0.3）/0.037 = 2.14个。
查询Z分布表 5%的概率为1.65个标准差。而2.41 > 1.65 即零假设下，样本均值距总体均值的距离大于5%的概率下的标准差距离，也就是样本均值落入小于5%概率下的均值分布，拒绝零假设。

大样本伯努利占比假设检验相关推荐

概率论大作业C语言验证伯努利大数定律以及相对应的强大数定律、棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理
验证伯努利大数定律以及相对应的强大数定律.棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理代码如下: //编程环境:Xcode //编程语言:C语言 #include <stdio.h> #include ...
【机器学习入门】(3) 朴素贝叶斯算法：多项式、高斯、伯努利，实例应用（心脏病预测）附python完整代码及数据集
各位同学好,今天我和大家分享一下朴素贝叶斯算法中的三大模型.在上一篇文章中,我介绍了朴素贝叶斯算法的原理,并利用多项式模型进行了文本分类预测. 朴素贝叶斯算法 -- 原理,多项式模型文档分类预测,附p ...
5 机器学习朴素贝叶斯算法高斯模型多项式模型伯努利模型拉普拉普平滑系数 TfidfVectorizer
机器学习 1 朴素贝叶斯算法 1.1 朴素贝叶斯算法介绍朴素贝叶斯算法是一种衡量标签和特征之间概率关系的监督学习算法,是一种专注于分类的算法."朴素"二字表示这个算法基于一个朴素 ...
朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯、多项、伯努利的原理和解释
在学习用朴素贝叶斯模型做文本分类的时候, 发现朴素贝叶斯是基于三个常用的模型, 高斯, 多项式, 和伯努利,所以查资料发现了一篇比较好的博客解释着三个模型的原理和区别. 所以转载一下: 原文出处:ht ...
朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯(GaussianNB)、多项式(multinomial model)、伯努利(Bernoulli model)
文本分类在文本分类中,假设我们有一个文档d∈X,X是文档向量空间(document space),和一个固定的类集合C={c1,c2,-,cj},类别又称为标签.显然,文档向量空间是一个高维度空间. ...
朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯、多项式、伯努利
部分内容转自:https://blog.csdn.net/qq_27009517/article/details/80044431 0.朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类(NBC,Naive Bayes Cl ...
三种常用的朴素贝叶斯实现算法——高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯
朴素贝叶斯在机器学习中,朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器. 朴素贝叶斯算法Naive Bayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝 ...
贝叶斯②——贝叶斯3种分类模型及Sklearn使用（高斯多项式伯努利）
贝叶斯机器学习系列: 贝叶斯①--贝叶斯原理篇(联合概率&条件概率&贝叶斯定理&拉普拉斯平滑) 贝叶斯③--Python实现贝叶斯文本分类(伯努利&多项式模型对比) 贝 ...
thinkcmf5调用指定分类的二级_python机器学习API介绍11: 伯努利贝叶斯分类器
BernoulliNB是伯努利贝叶斯分类器,它是假设模型的条件概率分布满足对应的二次项分布,其原型为: class sklearn.naive_bayes.BernoulliNB(alpha=1.0, ...

大样本伯努利占比假设检验

大样本伯努利占比假设检验相关推荐

最新文章

热门文章