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一、总体方差的置信区间
二、单样本总体方差的假设检验
三、两样本总体方差的比较
3.4总体方差的区间估计与假设检验的SAS实现
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一、总体方差的置信区间
【例3-13】下表为某中学一次数学考试的18名学生成绩,试估计本次考试成绩的方差。
将数据存在数据集Mylib.kscj中,变量名为score。
100
96
96
90
92
100
100
90
99
92
100
98
100
97
97
95
94
100
第三章 3.4 总体方差的区间估计与假设检验的SAS实现
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分析步骤:
1) 在“分析家”中打开数据集Mylib.kscj;
2) 选择菜单“Statistics”→“Hypothesis Tests”
→“One Sample Test for a Variance(方差的单样本检验)”;
3) 设置方差的置信区间
第三章 3.4 总体方差的区间估计与假设检验的SAS实现
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结果表明,本次考试成绩方差在置信水平95%下
的置信区间为 ( 7.1692,28.614 )
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二、单样本总体方差的假设检验
【例3-14】考虑例3-13中的模拟考试成绩,检验考试成绩是否太集中。
这是一个单样本方差检验问题,
若?表示总体标准差,
则检验:
H0:?2 ≤ 52, H1:?2 52;
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步骤如下:
1) 选择菜单“Statistics”→“Hypothesis Tests”
→“One Sample Test for a Variance(单样本方差检验)”,打开对话框并按图设置;
2) 单击“OK”按钮,得到结果。
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结果显示,样本方差为12.732,
由于 p值 = 0.95040.05,不能拒绝原假设。
结果表明有95%的把握可以认为该模拟考试的成绩太过集中。
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三、 两样本总体方差的比较
【例3-15】已知两只股票深发展(000001)和万科A(000002)在2004年6月21个交易日的收益率如下表所示。试在0.05的显著性水平下判断深发展的风险是否高于万科A?
day
深发展
万科A
day
深发展
万科A
day
深发展
万科A0.0031
0.0099-0.0022
0.0041-0.0022
0.01310.0301
-0.01370
0.0020.0033
0.028-0.0231
-0.0139-0.
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