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文檔簡介
第六章分類數據的關聯分析本章內容 列聯表和檢驗獨立性檢驗
假設檢驗問題：當取大值，或者p-值很小的時候，拒絕零假設。構造統計量：例6.1齊性檢驗
假設檢驗問題：構造統計量：在零假設下近似有：檢驗方法和獨立性檢驗相同。例6.2解答Fisher精確檢驗
n..n.1總和n2.n1.n12總和2*2列聯表在A、B獨立時：n22n.2
n11n21檢驗任何一個格子中的的數目都不會過大或者過小，假如過大過者過小就可以考慮拒絕零假設，因而我們考慮就可以了。當大樣本時，可以接受近似正態(tài)分布進行檢驗，即：例6.3Ridit檢驗Ridit檢驗法的原理：取一個樣本數較多的組或者將幾組數據匯總成為參照組，依據參照組的樣本結構將原來各組響應數變換為參照得分：Ridit得分，利用變換以后的Ridit得分進行個處理之間的強弱比較。行向量A表示不同比較組，列向量B為依次尺度變量，假設，表示對應格子的響應頻數。假設檢驗問題：Ridit得分定義假設依次類別B中第j類的邊緣分布是，j=1,…,s，那么第j類的依次強度（Ridit得分）定義如下：其中在實際計算中用樣本估計.計算步驟檢驗檢驗依據計算的R構造檢驗統計量：當大樣本時，T值接近于1，從而檢驗統計量簡化為：在零假設狀況下，W近似聽從分布，當W過大或者過小的時候，都考慮拒絕零假設。例6.4解答對數線性模型
對數線性模型是把列聯分析和線性模型統一起來的探討方法，它強調了模型擬合優(yōu)度，交互效應和網格頻數估計。二維飽和對數線性模型二維飽和對數線性模型：其中：二維獨立對數線性模型：二維獨立對數線性模型：其中例6.5首先：計算年齡和對缺水看法的交互作用，如表所示：接著：計算年齡和對缺水看法對數作用，如下表所示：模型設計矩陣表達為矩陣形式，可以便利進行參數估計和檢驗。4個參數，，則飽和對數線性模型可表示為：其中：模型估計檢驗建立對數線性模型之后，對于模型需要進行檢驗，常見的統計量由兩個，Pearson和對數釋然比統計量：在零假設下，兩者近似服從，k是模型獨立參數個數。高維對數線性模型高維列聯表對數線性模型，用三維表為例。A有r格水平，B有s個水平,C有l(wèi)個水平，為觀測頻數，是概率真實值。則對數線性模型一般表示為：其中：例6.6
解答本章要求駕馭分類數據的獨立性探討方法；區(qū)分分類數據的獨立性和齊性檢驗的異同；駕馭Fisher檢驗與卡方檢驗
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