1、第一章整修案例，1.2獨(dú)立性檢查的基本思想及其應(yīng)用，學(xué)習(xí)目標(biāo)，結(jié)合1生活中的實(shí)例理解分類變量的概念，通過理解列表和高條形圖的特征2個實(shí)例，使學(xué)生理解獨(dú)立性檢查的基本思想及其初步應(yīng)用3理解獨(dú)立性檢查的基本思想，從K2的觀測值的大小看關(guān)于兩個分類變量的信息例如，吸煙是否與肺癌有關(guān)性別會影響你喜歡上數(shù)學(xué)課嗎？ 等等。 為了復(fù)習(xí)、復(fù)習(xí)、調(diào)查吸煙是否對肺癌有影響，某腫瘤研究所隨機(jī)調(diào)查了9965人，得出以下結(jié)果(單位：人)。 根據(jù)列表，非吸煙者肺癌的比例，吸煙者肺癌的比例，吸煙者和非吸煙者肺癌的可能性有差異，吸煙者，0.54%，2.28%，探索新的見解，如上表所示，我們將分類變量的集訂表稱為列表，一般我們

2、只研究兩個分類變量這樣的列連表被稱為22列連表，探索新的見解，通過1，列連表直觀判斷2個的數(shù)據(jù)和圖形分析得到的直觀的圖像如果與吸煙和肺癌有關(guān)，事實(shí)是真的嗎？這需要從統(tǒng)一的觀點(diǎn)考察這個問題。 現(xiàn)在，我想知道你有多自信地想“吸煙和肺癌有關(guān)”。 為此，首先假定H0:吸煙與肺癌無關(guān)。 假設(shè)a不吸煙，b與肺癌無關(guān)，等價于“吸煙與肺癌無關(guān)”。 |ad-bc|越大，表示吸煙與肺癌的關(guān)系越強(qiáng)。 表中，a正好是事件AB發(fā)生的頻數(shù)，AB和a c正好是事件a和b發(fā)生的頻數(shù)。 由于頻率接近概率，H0應(yīng)該在成立的條件下，探索新的見解，為了使不同樣本容量的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)，在上述分析的基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建了隨機(jī)變量卡方

3、統(tǒng)一修正量(1)，如果H0成立，“吸煙與肺癌無關(guān)使用式(1)修正的K2的觀測值為：的話，這個值到底能告訴我們什么呢？(2)、獨(dú)立性驗(yàn)證、H0成立的情況下，統(tǒng)一修正學(xué)者推定H0成立的情況下，K2的值超過6.635的概率非常小，接近0.01。 即，在H0成立時，多次觀測隨機(jī)變量K2，觀測值超過6.635的頻度約為0.01。 思考，答：判斷錯誤的概率為0.01。 新知、獨(dú)立性驗(yàn)證的基本思想(類似于反證法)、(1)結(jié)論不成立，即假設(shè)兩個分類變量無關(guān)、(2)在該假設(shè)下我們構(gòu)筑的隨機(jī)變量K2應(yīng)該小，如果從觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行修正而K2的觀測值k大，則可以信賴的k (3)根據(jù)隨機(jī)變量K2的含義，通過評價該假設(shè)的不合理性，將實(shí)際修正后的k的值與閾值進(jìn)行比較，可以說明假設(shè)的不合理性，即“2個分類變量有關(guān)系”的結(jié)論成立的可靠性，如上所述，使用隨機(jī)變量K2進(jìn)行“2總結(jié)新知、例題解說、例題解說、例題解說、擴(kuò)展擴(kuò)展、擴(kuò)展擴(kuò)展，在實(shí)際應(yīng)用中，在取得樣本數(shù)據(jù)之前由下表決定閾值。 具體而言，如果使用(1)基于實(shí)際問題所需的可靠度來決定閾值的(2)式(1)，計算從觀測數(shù)據(jù)得到的隨機(jī)變量的觀測值(3)，則在的把握中如果不認(rèn)