minitab教程:单样本 Poisson 率
来源:网络收集 点击: 时间:2024-03-06用法 1: 将比率与目标值进行比较
一项分区规划要求,如果某个十字路口每小时超过 300 辆车,就必须设人行横道。 交通官员希望知道某个繁忙的十字路每小时的交通量是否超过 300 辆车。 因为这些官员要测量事件的发生率,因此数据遵循 Poisson 分布。
处理 Poisson 数据时,您可以使用单样本 Poisson 率检验将发生率与某个基准值作比较,例如竞争对手声称的发生率或历史发生率。
2/9用法 2: 估计发生率
为了确定监视器屏幕上的平均划痕数是否满足客户的要求,一家计算机制造商需要估计此划痕数。 显然,该制造商无法检查每台监视器,因此检查员需要计算样本的划痕数。
在不测量每个可能的观测值的情况下,您将无法真正知道真实的发生率。 单样本 Poisson 率检验可以采用置信区间(即可能会包含该发生率的值范围)的形式为您提供具有实际意义的发生率估计值。
3/9需要什么类型的数据?
数据必须遵循 Poisson 分布。 也就是说,它们必须表示事件数、缺陷数或活动数。 此外,数据必须为非负整数。 例如:
汽车新油漆涂层上的缺陷数 某个技术支持热线一天的来电数 一小时中通过某座桥的车辆数
请考虑您需要多少数据才能使测试具有足够的功效检测出总体发生率与目标值之间的差异。 为了帮助确定所需的样本大小,请使用统计 功效和样本数量 单样本 Poisson 率。

汇总数据
要输入汇总数据,工作表中不需要数据。 只需在对话框中键入发生次数和样本大小即可。 对于 Poisson 数据,样本大小等于您计算事件的次数。

频数数据
要输入频数数据,请在一列中分别列出各计数值一次,然后再在另一个列中列出这些计数各自的频数。
6/9原始数据
要输入原始数据,请在一列中列出一个样本中的每个观测值。 如果您输入多个列,Minitab 将执行多个单样本 Poisson 率过程。
7/9选择适当的分析方式

输入数据
工作表包含一列原始数据。

指定选项
此单样本 Poisson 率分析无需进一步修改,但您可以选择其他选项。 选中进行假设检验可以检验发生率是否等于目标值。 使用选项子对话框可以更改观测值的长度(缺陷发生的时间长度或单位大小)、更改置信水平、指定单侧假设检验或指定正态近似以计算检验和置信区间。
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