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1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)一、新课讲授探究. 为调查吸烟是否对患肺癌有影响,某肿瘤研究所随机地调查了9 965人,得到如下结果(单位:人):吸烟与患肺癌列联表不患肺癌患肺癌总计7775427817不吸烟2099492148吸烟9874919965总计直观判断:吸烟和患肺癌有关1.0
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1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用教案3
未知
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关键词:1.2 独立性检验的�…教案3
正文
1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)
一、新课讲授
探究. 为调查吸烟是否对患肺癌有影响,某肿瘤研究所随机地调查了9 965人,得到如下结果(单位:人):
吸烟与患肺癌列联表
不患肺癌患肺癌总计7775427817不吸烟
2099492148吸烟9874919965总计
直观判断:吸烟和患肺癌有关
1.0
等0.9
高0.80.7不患肺癌0.6条
患肺癌0.5形0.4
图0.3
0.20.1
0不吸烟吸烟
假设H0:吸烟与患肺癌没有关系
不患肺癌患肺癌总计
aba+b不吸烟
cdc+d吸烟
a+cb+da+b+c+d总计假设吸烟与患肺癌没有关系,那么吸烟者中不患肺癌的比例应该与不吸烟者中相应的比例差不多,即ac,即a(cd)c(ab),adbc0.
abcd因此,|ad-bc|越小,说明吸烟与患肺癌关系越弱,
|ad-bc|越大,说明吸烟与患肺癌关系越强.
为了使不同样本容量的数据有一个统一的标准,构造一个随机变量
n(adbc)2其中n=a+b+c+d为样本容量. K(ab)(cd)(ac)(bd)2在假设H0成立的条件下,
K2的观测值k应该比较小,因此,在当k很小时,说明在一定
的可信程度上H0成立;
k很大时,说明没有充分的证据说明H0成立. k大小的标准是什么呢?
临界值k0
当k≥k0时,含义是有(1-P(K2>k0))×
100%的把握说明H0不成立;而这种判断可能出错,
出错的概率不会超过P(K2>k0).当k<k0时,含义是样本数据没有充分的理由证明H0不成立.
独立性检验
首先,假设结论不成立,即
H0
:两个分类变量没有关系
(在这种假设下k应该很小);
其次,由观测数据计算K
的观测值k,
(如果k很大,则在一定可信程度上说明不成立,即两个分类变量之间有关系);最后,根据k的值判断假设是否成立.
临界值表:
解:假设H0:吸烟与患肺癌没有关系
9965(777549422099)256.632
K的观测值为k781721489874912根据临界值表可知P(K210.828)0.001
56.631远大于10.828,所有有理由判断H0不成立,所以吸烟于患癌症有关系.
这种判断可能有错误,但是犯错误的不会超过0.001,这是个小概率时间,我们有99.9% 的把握认为“吸烟与患癌症有关系”
利用随机变量K2来判断“两个分类变量有关系”的方法称为独立性检验.
反证法原理与独立性检验原理的比较
在假设H0下,如果推出一个矛盾,反证法
就证明了H0不成立.原理
在假设H0下,如果出现一个与H0
相矛盾的小概率事件,就推出H0独立性检
验原理不成立,且该推断犯错误的概率
不超过这个小概率
二、课堂小结
1.理解分类变量,会作列联表及等高条形图;
2.了解独立性检验的思想.
三、课后作业
见教材.
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