下载文档原格式
1、已知治疗某病的新方法的疗效不会低于常规方法。
为确定新疗法可否取代常规方法，试验者将两疗法进行平行观察后，应选择（） *• A.单侧检验• B.双侧检验• C.卡方检验• D.t检验2、两组资料，回归系数b大的一组（） *• A.相关系数r也大• B.相关系数r较小• C.两变量关系密切• D.两组相关系数大小关系尚不能确定3、定性资料的统计推断常用（） *• A.t检验• B.正态检验• C.F检验• D.卡方检验4、在简单线性回归分析中，得到回归系数为-0.30，经检验有统计学意义，说明（） *• A.Y增加一个单位,X平均减少30％• B.X增加一个单位，Y平均减少30％• C..X增加一个单位，Y平均减少0.30个单位• D.Y增加一个单位，X平均减少0.30个单位5、为比较治疗某病的新疗法与常规方法，试验者将100名患者按性别、年龄等情况配成对子，分别接受两疗法治疗。
观察得到有28对患者同时有效，5对患者同时无效，11对患者新药有效常规治疗无效。
欲比较两种疗法的有效率是否相同，应选择的统计分析方法为（） *• A.独立的两组二分类资料比较检验• B.独立的两组二分类资料比较校正检验• C.配对的两组二分类资料比较检验• D.配对的两组二分类资料比较校正检验6、在简单线性回归分析中，SXY（又称剩余标准差）反应（） *• A.应变量Y的变异度• B.自变量X的变异度• C.扣除X影响后Y的变异度• D.扣除Y的影响后X的变异度7、四格表的自由度（） *• A.不一定等于1• B.一定等于1• C.等于行×列数• D.样本含量减18、用两种方法检验已确诊的乳腺癌患者120名，甲法检出率为60％，乙法检出率为50％，甲乙两法一致检出率为35％，则整理成四格表后表中的d（两法均未检出者）为（） *• A.30• B.18• C.24• D.489、四格表资料当时，应采用Fisher确切概率法直接计算概率（） *• A.T≥5• B.n≥40• C.n<40或T<1• D.1≤T<510、当四格表的周边合计不变时，如果格子的实际频数有所变化，则其理论频数（） *• A.增大• B.减小• C.不变• D.不确定11、对多个样本率的卡方检验，拒绝H0时，结论为（） *• A.各个总体率都不相同• B.各个总体率不全相同• C.各个样本率都不相同• D.各个样本率不全相同12、R*C表的卡方检验的自由度为（） *• A.R-1• B.C-1• C.R*C-1• D.(R-1)(C-1)13、两组二分类资料发生率比较，样本总例数100，则卡方检验自由度为（） *• A.1• B.4• C.95• D.9914、最小二乘估计方法的本质要求是（） *• A.各点到直线的垂直距离和最小• B.各点到x轴的纵向距离的平方和最小• C.各点到直线的垂直距离的平方和最小• D.各点到直线的纵向距离的平方和最小15、对于n=300的3个样本率做卡方检验时，其自由度为（） *• A.299• B.297• C.1• D.216、四格表资料，且n>40,有一个理论频数小于5大于1.此数据宜作何种假设检验（） *• A.可以作校正的卡方检验• B.不能作卡方检验• C.作卡方检验，不必校正• D.以上都不对。
如何解读和运用报告中的统计推断第一节：统计推断的基本概念及其重要性统计推断是指根据一部分样本数据对总体特征进行推断的方法，它在现代社会中起到了极其重要的作用。
统计推断能够帮助我们根据样本数据预测总体情况，从而为决策提供科学依据。
下面将从基本概念、推断方法、置信区间和假设检验四个方面对统计推断进行详细论述。
第二节：统计推断的基本概念与方法统计推断的基本概念包括样本、总体、统计量和参数。
样本是从总体中抽取的一部分个体，总体是所研究的全部个体或事物的集合，统计量是对样本数据进行测量和计算得到的数值指标，参数是对总体特征进行描述的数值。
统计推断的方法包括参数估计和假设检验两个步骤，参数估计是根据样本数据推断总体参数的取值范围，假设检验是根据统计量对总体参数进行检验。
第三节：置信区间的解读和运用置信区间是统计推断中的常用方法，它用于估计总体参数的取值范围。
置信区间的解读包括点估计和区间估计两个方面，点估计是对总体参数进行单一数值的估计，区间估计是对总体参数进行一个范围的估计。
置信区间的运用要考虑样本容量、置信水平和抽样误差等因素，合理选择置信区间可以提高估计的准确性。
第四节：假设检验的解读和运用假设检验是统计推断中的重要工具，它用于判断样本数据是否支持某一假设。
假设检验的解读包括原假设和备择假设的确定、显著性水平和p值的计算、结论的判断三个方面。
假设检验的运用要注意选择适当的检验方法、控制显著性水平和理解p值的含义。
第五节：统计推断的应用实例统计推断在各个领域都有广泛的应用，例如医学、经济、环境科学等。
以医学为例，统计推断可以帮助医生判断某种药物的疗效、评估某种疾病的流行趋势、预测患者的生存时间等。
通过具体的应用实例，可以更好地理解和运用统计推断。
第六节：统计推断的局限性和注意事项统计推断虽然是一种强大的工具，但也存在一些局限性和注意事项。
例如样本容量过小会导致估计的不准确，样本选择偏倚会引入系统误差，统计推断不能证明因果关系等。
推断统计是统计学中的重要知识点之一，它通过收集和分析数据，从中推断出总体特征或进行预测。
在这篇文章中，我们将逐步介绍推断统计的基本概念和方法。
第一步：问题陈述和数据收集在进行推断统计之前，我们需要明确问题陈述和收集相关的数据。
问题陈述应该清楚地描述我们想要研究的问题，并确定我们需要回答的具体问题。
数据收集阶段涉及确定数据源和采集数据的方法。
第二步：描述统计和概率分布在推断统计之前，我们需要对收集到的数据进行描述统计分析。
描述统计是通过计算和整理数据，得出数据的基本特征，如平均值、中位数、标准差等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的分布和集中趋势。
另外，概率分布也是推断统计的重要基础。
概率分布描述了随机变量可能取值的概率。
常见的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。
在推断统计中，我们通常根据数据的特点选择合适的概率分布模型。
第三步：参数估计参数估计是推断统计的核心部分。
在这一步骤中，我们根据样本数据来估计总体的参数。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据计算得到一个单一的值作为总体参数的估计值。
而区间估计是给出一个范围，估计总体参数落在这个范围内的概率。
第四步：假设检验假设检验是推断统计中用来对研究问题进行验证的方法。
假设检验通常包括原假设和备择假设两个假设。
原假设是我们希望证伪或拒绝的假设，而备择假设则是对原假设的补充或对立。
在进行假设检验时，我们需要选择合适的统计检验方法，如t检验、卡方检验等。
根据样本数据的分布和问题的特点，选择适当的检验方法可以提高推断的准确性。
第五步：解释结果和推论通过假设检验，我们得到了对原假设的结论。
根据结论的不同，我们可以进行结果的解释和推论。
如果拒绝原假设，说明我们的样本数据提供了足够的证据支持备择假设，我们可以得出相应的推论。
如果不能拒绝原假设，那么我们需要谨慎解释结果，可能需要更多的数据或进一步的研究。
第六步：总结和讨论在推断统计的最后一步，我们对整个分析过程进行总结和讨论。
统计师如何进行统计推断与假设检验统计推断是统计学中重要的一个领域，它通过采样数据来推断总体参数或者进行总体间的比较。
假设检验是统计推断的一种方法，用于判断样本数据对于某个假设的支持程度。
因此，对于统计师来说，掌握统计推断与假设检验的方法和技巧是非常重要的。
一、统计推断的基本概念在进行统计推断之前，首先需要了解几个基本概念。
总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。
样本统计量是对总体参数的估计值，常用的样本统计量包括均值、方差等。
当样本的大小足够大时，样本统计量的分布可以逼近正态分布，这是进行统计推断的基础。
二、参数估计参数估计是统计推断的一项重要工作，它通过样本数据来估计总体的参数。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计通过单一值来估计总体参数，常用的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。
区间估计则通过给出一个区间来估计总体参数，通常以置信水平来表示。
置信水平是指在多次重复抽样中，该区间包含总体参数的概率。
常见的置信水平为95%或者99%。
三、假设检验假设检验是统计推断的另一项重要内容，它用于判断某个假设是否成立。
假设检验通常包括原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设是待检验的假设，一般常认为其成立；备择假设则是对原假设的补充，一般认为原假设不成立。
假设检验基于样本数据来判断是否拒绝原假设。
常见的假设检验方法包括单样本均值检验、双样本均值检验、单样本比例检验等。
四、统计推断的步骤进行统计推断与假设检验通常需要遵循一定的步骤。
首先，明确研究问题，并明确原假设和备择假设。
其次，选择合适的统计推断方法，并确定显著性水平。
显著性水平是指当原假设成立时，出现拒绝原假设的概率。
一般常见的显著性水平为0.05或者0.01。
然后，根据样本数据计算出相应的统计量，并计算其P值。
P值是指在原假设成立的条件下，出现样本数据或者更极端情况的概率。
最后，比较P值与显著性水平，并根据比较结果判断是否拒绝原假设。
统计推断的基本概念和方法统计推断是统计学中最重要的内容之一，它主要研究如何从样本数据推断出总体特征。
统计推断分为参数估计和假设检验两大类，其中参数估计是利用样本信息估计总体参数，假设检验是利用样本信息检验对总体的假设。
一、参数估计参数估计主要包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是直接用一个具体的数值来估计总体参数，如用样本均值估计总体均值。
区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，通常这个区间被称为置信区间。
1. 点估计点估计的方法主要包括最大似然估计和最小二乘估计。
最大似然估计是选择使得样本观测值出现概率最大的参数值作为估计值，最小二乘估计是选择使得样本观测值的残差平方和最小的参数值作为估计值。
2. 区间估计区间估计的方法主要包括正态分布的t分布和z分布。
t分布是在总体标准差未知的情况下，用样本标准差来估计总体标准差。
z分布是在总体标准差已知的情况下，直接用总体标准差来估计总体标准差。
二、假设检验假设检验主要包括单样本检验、双样本检验和方差分析三种方法。
1. 单样本检验单样本检验是针对一个总体参数的假设检验，主要包括单样本t检验和单样本卡方检验。
单样本t检验是用来检验一个总体均值μ与一个给定的某个值θ之间的差异是否显著。
单样本卡方检验是用来检验一个总体分布是否符合某个特定的分布。
2. 双样本检验双样本检验是针对两个总体参数的假设检验，主要包括独立样本t检验和配对样本t检验。
独立样本t检验是用来检验两个独立样本的均值是否显著不同。
配对样本t检验是用来检验两个配对样本的均值是否显著不同。
3. 方差分析方差分析是用来检验多个总体均值是否显著不同。
方差分析主要包括单因素方差分析和多因素方差分析。
三、统计推断的常用软件统计推断的常用软件有SPSS、SAS和R等。
这些软件可以方便地进行参数估计和假设检验，并能够输出详细的统计结果。
四、统计推断的应用统计推断在实际应用中非常广泛，可以用于医学、生物学、社会科学、经济学等各个领域。
