GB T 4088-2008 数据的统计处理和解释 二项分布参数的估计与检验.pdf
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1、ICS 0312030A 41 圆雪中华人民共和国国家标准GBT 4088-2008代替GBT 40871一1983,GBT 408721983,GBT 4088-1983数据的统计处理和解释项分布参数的估计与检验Statistical interpretation of dataEstimation and hypothesis test of parameter in binomial distribution2008-07-16发布 2009-0101实施丰瞀徽鬻瓣警麟瞥星发布中国国家标准化管理委员会促19目 次GBT 4088-2008前言引言1范围”12规范性引用文件13术语、定义和
2、符号14二项分布参数的点估计241经典估计法2411样本的抽取方式2412估计量2413例子242序贯样本估计法2421样本的抽取方式2422估计量2423例子25二项分布参数的区间估计351 比率P的双侧置信区间和单坝4置信区间352置信区间的求法36二项分布参数的检验761原假设与备择假设762双侧检验Ho:ppo,H1:ppo-7621实施步骤7622拒绝域的临界值C1、C2的确定7623 i;例-一-863上限单侧检验10631实施步骤10632拒绝域临界值C2的确定1064下限单侧检验10641实施步骤10642拒绝域临界值c-的确定-11附录A(规范性附录)根据对点估计的绝对误差限
3、确定n及C的方法12附录B(规范性附录) 其他几种估计方法-13附录c(规范性附录) 置信上限表(nlo(1)30)14附录D(规范性附录) 图解法28附录E(规范性附录) 拒绝域上侧临界值表32附录F(规范性附录) 显著性检验中的两类错误37附录G(规范性附录) 检验Ho的等效方法42附录H(规范性附录)给定第一、第二类错误时样本量n的估算-43前 言GBT 4088-2008本标准是在GBT 408711983数据的统计处理和解释 二项分布参数的点估计、GBT 4087。2一1983数据的统计处理和解释二项分布参数的区闯估计和GBT 4088-1983数据的统计处理和解释二项分布参数的检验
4、的基础上整合而成。本标准代替GBT 408711983、GBT 408721983和GBT 4088 1983。本标准与GBT 4087,l一1983、GBT 40872 1983、GBT 4088-1983相比较,技术内容的变化主要包括:按GBT 112000标准化工作导则第1部分:标准的结构和编写规则的要求对标准格式进行了修改;增加了P值检验。本标准的附录A、附录B、附录C、附录D、附录E、附录F、附录G与附录H均为规范性附录。本标准由全国统计方法应用标准化技术委员会(SACTC 21)提出并归口。本标准起草单位:中国标准化研究院、北京大学、广州市产品质量监督检验所、海南省产品质量监督检验
5、所。本标准主要起草人:于振凡、孙山泽、吴玉銮、邓穗兴、丁文兴、黄艳、蔡玮红、侯向昶、房祥忠。本标准所代替标准的历次版本发布情况为:GBT 408711983:GBT 408721983;GBT 4088一1983mGBT 4088-2008引 言从事科学研究、工农业制造以及管理工作都离不开数据,而对这些数据的整理、分析和解释都离不开统计方法。统计学是研究数字资料的整理、分析和正确解释的一门学科。人们各自从不同的来源取得各种数字资料,这些数字资料通常都是杂乱无章的,必须经过整理和简缩才能利用,使用完善的统计方法就可使数据整理、排列的有条有理,用图形或少量的几个重要参数,就可把一大堆数据的特征表达
6、出来,这样既可避免不正确的解释,又可将获得满意数据的成本降到最低限度,提高了经济效益。数据的统计处理和解释含有多项国家标准,它们是:统计容忍区间的确定(GBT 3359)均值的估计和置信区间(GST 3360)在成对观测值情形下两个均值的比较(GBT 3361)二项分布参数的估计与检验(GBT 4088)泊松分布参数的估计与检验(GBT 4089)正态性检验(GBT 4882)正态样本离群值的判断和处理(GBT 4883)正态分布均值和方差的估计与检验方法(GBT 4889)正态分布均值和方差检验的功效(GBT 4890)I型极值分布样本离群值的判断和处理(GBT 6380)伽玛分布(皮尔逊型
7、分布)的参数估计(GBT 8055)指数分布样本离群值的判断和处理(GBT 8056)1范围数据的统计处理和解释二项分布参数的估计与检验GBT 4088-2008本标准规定了二项分布参数的估计与检验方法。设总体中的部分个体具有某种特性,P是总体具有此种特性的个体的比率。例如P可以是一批产品中不合格品的比率。从总体中随机地、独立地抽取若干个个体作为样本。本标准规定了基于这类样本,对总体的参数P作点估计、区间估计及检验的方法。对有限总体,设其大小为N(N应充分大),样本量为n。当抽取是有放回时,或当抽取是无放回的,但詈30,且01=o302-1960o070一o165p(1一P。)(n+2d=o0
8、71Pup+v户(1-p)(n+2d)=0326+19600071=0466双侧置信区间是(o165,0466)。525当n30,且詈o,1或詈o9时可采用泊松近似。这种近似需要利用z2分布表(见GBT 40862)。这时置信下限为pL对于单侧置信区间,式中当王接近于0n(9)当三接近于lnA一告震(zz)一昙瑶一。2(n-JC)+25GBT 4088-20086对于双侧置信区间,式中置信上限为A百1撕2(2z)nI;ii勋2一。22(n-x)+2当三接近于0” (10)兰i-。x接近于1对于单侧置信区间,式中一百1 X21_。(2z+2)A 7一告意2(n-x)对于双侧置信区间,式中一告瑶一
9、一2(2z+2)A7一告z:2 E2(n-x)这里,瑶(v)表示自由度为V的z2分布的a分位数a例:某试验中:n一50,z=5,取1一a一095,a)求单侧置信区间0,加)。一50,z=5,三一01,用接近于零的公式。Ai1 z12一。(2z+2)一i1托2 95(12)一X 21026=10513PU煮瓢一纛篙籍蒜一o单侧置信区间是o0199)。b)求单侧置信区间(pr,1n=50,_z=5,王一01,用接近于零的公式。A=i1-X乙l(2z)一号瑶“10)一394019702 21970pL 2n-x+1+A-2X50-5+。l+1。970单侧置信区间是(o040,1c)求双侧置信区间(p
10、L,Pv)。n=50,z=5,三一o1,用接近于零的公式。对钆,有一丢x:2(纽)z1。z 025(10)一0040蠡f、f【一U声=zI x 3247=I624m一2n-x-L-l一+A一2Po (单侧检验)H。:户Po,H1:声246),满足(11)式,再计算C12,此时712(cl+1)一67z一2(一c1)一96查F分布表得:Fo95(6,90)一220Fo 95(6,loo)一219近似取Fo 95(6,96)一219鲁等一178(192),满足(12)式,因此满足要求的最小整数为10,所以C2106234平方根正态近似法先以C11,C29作预估值,“o951645,c112V(”一
11、c1)户0_、(c1+1)qo)一2490102090)一1744(1645),满足(15)式,再算c12,GBT 4088-20089GBT 4088-20082V(nC1)p旷_、(C1+1)qo)一2(_、480103090)=1。095(1645),满足(16)式,所以c210。63上限单侧检验Ho:Ppo H1:PPo631实施步骤a) 由声o、样本量n及给定的检验的显著性水平a,确定拒绝域的临界值c2(c2的确定见632)。b) 累计抽取的n个个体中,具有该种特性的个体的个数z。c)当zcz时,拒绝140,当zfl时,不拒绝Ho。642拒绝域临界值c1的确定拒绝域的临界值Cl由Po
12、、n及显著性水平a确定。c-是满足下式的最大整数f1PXc1 n,po-(:)掰(1一Po)一az=O相应的两类错误的概率的计算见附录F。附录E中的表E1、E2、E4,分别给出了a一010,005,001时,单侧检验的拒绝域的上侧临界值。在求拒绝域的下侧临界值C1时,根据给定的显著性水平a,选择相应的表,计算qo一1一po,按n及qo从表中查出c,nc即为所求的C1值。对附录E未列出的a、n、Po可以用表4中给出的方法确定cl。表4Ho:p声o原假设和拒绝域的形式zc1ct是满足下式的最大整数查表法P(XC1 In,Po)ac是使下列式子成立的最大整数用F分布表法 FI-=(T1,扎)-Tnz
13、pqDo (20)式中h一2(cl+1),22(n-c1)简单正态近似法 c】no o5一ul石而卜一(21)平方根正态近似法 2(v,再=百,而一v厂i面面)“,。-(22)GBT 40882008附录A(规范性附录)根据对点估计的绝对误差限确定n及c的方法当近似地以1一a的概率保证所得的点估计P与被估计值P的绝对误差限不超过8,即Pl声一pId)1一a时,可根据以往的记录或经验确定一个P的粗估计值户o。此时,经典估计法中的n可如下确定:n。(半)Po(1一Po)(A1)序贯样本估计法中的C可如下确定:c a(半)硝(1一po)(A2)式中;口由所要求的保证概率1一a确定;l一“2标准正态分
14、布的1-a2分位数。12GBT 4088-2008附录B(规范性附录)其他几种估计方法除标准正文中的估计方法之外,这里再给出两种估计方法。在使用者各方协商一致和主管部门同意的情况下,可以采用这些估计方法。B1贝叶斯估计B11使用条件掌握p的先验知识;声服从J9分布,其概率密度函数为 r(。)一踹z一1(1一z)“1当。z110 当z1式中n,b为未知参数,并且已知P的经验均值P与方差v。例如当有大批以往的可靠的P的数值记载时,可根据这些历史资料算出P的经验均值P与方差一。B12样本的抽取方式样本量是事先规定的。样本从总体中随机地、独立地抽取。B13估计量由p与v计算口、b的数值如下n一吐出一6
15、一(1一矽掣一,;一丽x+a式中:n样本量z样本中具有指定特性的个体的个数。B2极小极大估计B21使用条件当样本量n比较小、并且P值在12左右时,经典估计会引起较大的均方误差。这时采用极小极大估计能使极大均方误差达到极小值。B22样本的抽取方式样本量”是事先规定的。样本从总体中随机地、独立地抽取。B23估计量P式中:n样本量;z样本中具有指定特性的个体的个数。GBT 4088D2008一10附录C(规范性附录)置信上限表(n=10(1)30)表c1置信上限表 双 侧 单 侧090 095 099 090 095 0990 0259 0308 0411 0206 0259 03691 0394
16、0445 0544 O337 0394 05042 0507 0556 0648 0450 0507 06123 0607 0652 0735 0552 0607 07034 0696 0738 0809 0646 0696 07825 0778 0813 0872 0733 0778 08506 0850 0878 0923 O812 0850 09077 0913 0933 0963 0884 0913 09528 0963 0975 0989 0 945 0963 09849 0995 0997 0999 0990 0995 099910 1000 1000 1000 1000 1000
17、 1000n一11弋 双 侧 单 侧o90 o95 o99 o90 o95 o99o o221 o265 o357 oi75 o221 o3191 o339 o385 o477 o287 o339 o4402 o438 o484 o573 o386 o438 o5373 o527 o572 o655 o475 o527 o6224 o609 o651 o728 o559 o609 o6985 o685 o723 o 791 o638 o685 o7656 o755 o789 o848 o712 o755 o8257 o819 o848 o897 o781 o819 o8798 o877 o90
18、1 o938 o846 o877 o9249 o928 o945 o970 o904 o928 o96110 o970 o979 o991 o955 o970 o98711 o996 o998 1ooo o991 o996 o99912 1ooo 1ooo 1ooo 1000 1ooo 1ooon一13弋 双 侧 单 侧o90 o95 o99 o90 o95 o99o o206 o247 o335 o162 o206 o2981 o316 o360 o449 o268 o316 o4132 o410 o454 o54l 0360 o410 o5063 o495 o538 o62l o444 o
19、495 o5884 o573 o614 o691 o523 o573 o6615 o645 o684 o755 o598 o645 o7276 o713 o749 o811 o669 o713 o7877 o776 o808 o862 o736 o776 o8418 o834 o86l o906 o799 o834 o8899 o887 o909 o943 o858 o887 o93110 0934 o950 o972 o912 o934 o96411 o972 o981 o992 o958 o972 o98812 o996 o998 1ooo o992 o996 o99913 1ooo 10
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