一、單變量檢驗的概述
單變量檢驗是指對一個樣本中的某一個變量進行假設檢驗,常用於研究兩組數據之間是否存在差異。單變量檢驗是假設檢驗的一種常見形式,其基本思路是在給定的顯著性水平下,判斷樣本均值與總體均值之間是否存在顯著性差異。
二、單樣本t檢驗
單樣本t檢驗是指用於檢驗樣本中某一變量的平均值是否符合總體的某個給定值的假設檢驗方法。該方法用於研究單個樣本與總體之間的差異,適用於正態分布且方差已知或近似已知的情況。
示例代碼:
#include
#include
using namespace std;
int main(){
int n;
double u,u0,s,t;
cin>>n>>u0>>s;
double* a=new double[n];
for(int i=0;i>a[i];
u+=a[i]/n;
}
t=(u-u0)/(s/sqrt(n));
if(fabs(t)>1.96){
cout<<"reject"<<endl;
}else{
cout<<"accept"<<endl;
}
return 0;
}
三、獨立樣本t檢驗
在獨立樣本t檢驗中,樣本被分成兩組,然後檢驗兩組之間是否存在顯著性差異。該方法假定兩組樣本是獨立的,且具有相同的方差。
示例代碼:
#include
#include
using namespace std;
int main(){
int n1,n2;
double* a=new double[n1];
double* b=new double[n2];
double u1,u2,u0,s,t;
cin>>n1>>n2>>u0>>s;
for(int i=0;i>a[i];
u1+=a[i]/n1;
}
for(int i=0;i>b[i];
u2+=b[i]/n2;
}
s=sqrt(s*s*(n1-1)+s*s*(n2-1)/(n1+n2-2));
t=(u1-u2-u0)/(s*sqrt(1.0/n1+1.0/n2));
if(t>1.96){
cout<<"reject"<<endl;
}else{
cout<<"accept"<<endl;
}
return 0;
}
四、配對樣本t檢驗
配對樣本t檢驗是假設檢驗的一種形式,用於檢驗兩組相關樣本的差異性。該方法依賴於相關樣本的配對,可用於研究新舊方案的差異、一個人在不同時間點的變化等問題。
示例代碼:
#include
#include
using namespace std;
int main(){
int n;
double d,u0,s,t;
cin>>n>>u0>>s;
double* a=new double[n];
double* b=new double[n];
for(int i=0;i>a[i];
u+=a[i]/n;
}
for(int i=0;i>b[i];
u+=b[i]/n;
d+=a[i]-b[i];
}
d/=n;
s=0;
for(int i=0;i1.96){
cout<<"reject"<<endl;
}else{
cout<<"accept"<<endl;
}
return 0;
}
五、方差分析
方差分析是一種用於比較三個或三個以上總體均值是否相等,以及檢測存在差異的方法。該方法常用於社會科學、生物學等領域的研究中,主要是為了確定一種變量與其他一個或多個變量之間是否有關聯,並確定這種關係的程度。
示例代碼:
#include
#include
using namespace std;
int main(){
int k,n;
double u=0,a=0,w=0,ssb,sss,sst,f;
cin>>k>>n;
double** x=new double*[k];
for(int i=0;i<k;i++){
x[i]=new double[n];
for(int j=0;j>x[i][j];
u+=x[i][j]/(k*n);
}
}
for(int i=0;i<k;i++){
for(int j=0;j3.89){
cout<<"reject"<<endl;
}else{
cout<<"accept"<<endl;
}
return 0;
}
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/182372.html
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