摘 要：在說明了正態(tài)概率圖、卡方檢驗、柯爾莫哥洛夫檢驗基本原理后，使用介紹的三種方法利用SPSS19.0和EXCEL完成應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計中非參數(shù)假設(shè)檢驗的例題，并說明對于一般的二本類院校這種教學(xué)方式的優(yōu)點。

關(guān)鍵詞：P-P圖 K-S檢驗 卡方檢驗

中圖分類號：G4 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2012）11（b）-0166-01

現(xiàn)在大部分?jǐn)?shù)學(xué)專業(yè)開設(shè)應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計作為專業(yè)選修課，大綱要求是關(guān)于原理的證明還有模型的構(gòu)造過程，根據(jù)二類本科院校的實際情況，應(yīng)該進行適當(dāng)?shù)膽?yīng)用性教學(xué)，而不是按照原來的要求，掌握邏輯證明過程。

1 正態(tài)概率圖檢驗

2 卡方擬合檢驗

3 柯爾莫哥洛夫擬合檢驗（K-S檢驗）

（1）將樣本按從小到大的順序排列，并給出經(jīng)驗分布函數(shù)；（2）在原假設(shè)下，計算觀測值的理論分布函數(shù)；（3）計算，；（4）算出統(tǒng)計量 ；（5）由柯爾莫哥洛夫檢驗的臨界值查出臨界值，與比較，看是否接受原假設(shè)。

選擇軟件中分析—非參數(shù)假設(shè)檢驗—舊對話框—1-樣本K-S，選擇頻數(shù)作為檢驗變量，得到漸近顯著性（雙側(cè)）0.873，0.8730.05，所以認(rèn)為應(yīng)該接受原假設(shè)，認(rèn)為這組數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布。

在課本[1]中對于本題只是使用了正態(tài)概率圖的方法，本文給出了另外的兩種方法，其中概率圖法和K-S檢驗法都需要計算經(jīng)驗分布函數(shù)，后兩種方法都需要計算理論概率，非參數(shù)假設(shè)檢驗一般都是大樣本的檢測，數(shù)據(jù)處理和運算都較為繁瑣。一般的二類院校數(shù)學(xué)系主要是要去掌握原理，但是大部分學(xué)生對學(xué)習(xí)理論沒有興趣，如果加入軟件應(yīng)用，這樣不僅可以簡化過程，提高興趣，而且可以在操作的過程中加深對理論的理解，畢竟前期數(shù)據(jù)需要在對基礎(chǔ)的了解上，再用軟件進行相應(yīng)的處理。

參考文獻

[1] 魏宗舒.概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程[M].高等教育出版社，2001.

[2] 盧紋岱.Spss for Windows統(tǒng)計分析[M].3版.電子工業(yè)出版社，2007.

[3] 李朋編.Excel統(tǒng)計分析實例精講[M].科學(xué)出版社，2006.