高一数学独立性检验的基本思想内容摘要：
k 如何看待这个值呢。 即在 H0成立的情况下 ， K2的值大于 概率非常小 ， 近似于。 而现在 K2的值 , 故它是小概率事件 ,所以 我们认为 H0 是不成立的 .虽然这种判断犯错 误的可能性存在 , 但 我们有 99%的把握认为 H0 是不成立的 !(即吸烟与患肺癌有关系 ) 2( 35 ) （ 2 ）在 H0成立的情况下，统计学家研究出如下的 概率 上面这种利用随机变量 K2来确定在多大程度 上可以认为 “ 两个分类变量有关系 ” 的方法 称为两个分类变量的独立性检验。 独立性检验的定义： 独立性检验的基本思想： 类似于数学上的反证法 ， 要确认 “ 两个分类变量有关系 ” 这一结论成立的可信程度 ， 首先 ， 假设该结论不成立 ， 即假设结论 “ 两个分类变量 没有关系 ” 成立。 其次 ， 在假设下 ， 计算构造的随机变量 K2， 如果有观 测数据计算得到的 K2≥k0， 则我们 有 [1P(K2≥k0)]*100％ 把握说明假设不合理 （ 即两个分类变量有关系 ）。 当 K2≤k0， 则我们 没有 [1P(K2≥k0)]*100％ 把握说明假设不合理。 设要判断的结论为： H1： “ X与 Y有关系 ” 通过三维柱形图和二维条形图 ， 可以粗略地判断 两个变量是否有关系。 （ 1） 在三维柱形图中 ， 主对角线上两个柱形高度的 乘积 ad与副对角线上的乘积 bc相差越大 ， H1成 立的可能性就越大。 （ 2） 在二维条形图中 ， (x1,y1)个体所占的比例 与 (x2,y1) 个体所占的比例 ， 两个比例相差越大 ， H1成立的可能性就越大。 aabccd 可以利用独立性检验来考察两个分类变量是否有关系 ， 并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。 独立性检验的一般步骤： 2。阅读剩余 0%
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