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3..1 独立性检验(1).doc

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3..1 独立性检验(1).doc

上传人:phl805 2020/2/19 文件大小:147 KB

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文档介绍

文档介绍:§<1)教学目标<1)通过对典型案例的探究,了解独立性检验<只要求列联表)的基本思想、方法及初步应用;<2)经历由实际问题建立数学模型的过程,、难点:。有关医学研究表明,许多疾病,例如:心脏病、癌症、脑血管病、慢性阻塞性肺病等都与吸烟有关,吸烟已成为继高血压之后的第二号全球杀手。这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢?我们看一下问题:,进行了一次抽样调查,共调查了515个成年人,其中吸烟者220人,:吸烟的220人中有37人患呼吸道疾病<简称患病),183人未患呼吸道疾病<简称未患病);不吸烟的295人中有21人患病,:根据这些数据能否断定“患呼吸道疾病与吸烟有关”?,<1)引导学生将上述数据用下表来表示:患病未患病合计吸烟37183220不吸烟21274295合计58457515<2)估计吸烟者与不吸烟者患病的可能性差异:在吸烟的人中,有的人患病,在不吸烟的人中,:由上述结论能否得出患病与吸烟有关?把握有多大?:<1)假设:“观测值”用字母表示,则得下表:患病未患病合计吸烟不吸烟合计<近似的判断方法:设,如果成立,则在吸烟的人中患病的比例与不吸烟的人中患病的比例应差不多,由此可得,即,因此,越小,患病与吸烟之间的关系越弱,否则,关系越强.)x8As8PhswU设,在假设成立的条件下,可以通过求“吸烟且患病”、“吸烟但未患病”、“不吸烟但患病”、“不吸烟且未患病”的概率<观测频率),:“吸烟且患病”的估计人数为;“吸烟但未患病”的估计人数为;“不吸烟但患病”的估计人数为;“不吸烟且未患病”,就可以认为所给数据<观测值),应认为假设不能接受,<2)卡方统计量:为了消除样本对上式的影响,通常用卡方统计量<χ2):χ2<其中)由此若成立,即患病与吸烟没有关系,,统计学中有明确的结论,在成立的情况下,随机事件“”x8As8PhswU发生的概率约为,即,也就是说,在成立的情况下,对统计量χ2进行多次观测,,我们有99%的把握认为不成立,即有99%的把握认为“患病与吸烟有关系”.:<1)估计吸烟者与不吸烟者患病的可能性差异是用频率估计概率,利用χ2进行独立性检验,可以对推断的正确性的概率作出估计,观测数据取值越大,,当均不小于5,<2)这里所说的“呼吸道疾病与吸烟有关系”是一种统计关系,这种关系是指“抽烟的人患呼吸道疾病的可能性<风险)更大”,而不是说“抽烟的人一定患呼吸道疾