8.3 某地区小麦的一般生产水平为亩产250千克,其标准差为30千克。现用一种化肥进行试验,从25个地块抽样,平均亩产量为270千克。这种化肥是否使小麦明显增产(α=0.05)?
时间: 2024-04-06 18:32:52 浏览: 28
根据题意,假设试验前后小麦产量服从正态分布,且试验前的平均亩产量为μ,标准差为σ,试验后的平均亩产量为x̄。由于样本量n=25>30,可以使用正态分布近似计算。
首先,计算样本均值的标准误差:
标准误差 = σ / √n = 30 / √25 = 6
然后,计算试验前的Z值:
Z = (x̄ - μ) / 标准误差 = (270 - 250) / 6 = 3.33
根据α=0.05的显著性水平,在标准正态分布表中查找Z值为3.33时的临界值,可以得到临界值为1.645。
因为Z值大于临界值,所以可以拒绝原假设,即这种化肥能够使小麦明显增产。结论是:这种化肥使小麦明显增产。
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西瓜书8.3章节介绍了Adaboost(自适应增强)算法,该算法以不剪枝决策树作为基础学习器,并通过迭代训练一系列弱分类器的加权组合来构建一个强分类器。现在我们将使用Adaboost算法在给定的西瓜数据集上进行实现。
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请告诉我一下数据的标准差和计算过程:9,10,6,7,8.3,7.3
数据的标准差是一个衡量数据分散程度的指标。计算公式如下:
标准差 = √[Σ(xi-μ)²/N]
其中,Σ代表求和,xi代表每个数据点,μ代表所有数据的平均值,N代表数据的数量。
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μ = (9+10+6+7+8.3+7.3)/6 = 7.55
然后计算每个数据点与平均值之差的平方:
(9-7.55)² = 2.4025
(10-7.55)² = 5.9025
(6-7.55)² = 2.3025
(7-7.55)² = 0.3025
(8.3-7.55)² = 0.5625
(7.3-7.55)² = 0.0625
将这些平方差相加:
Σ(xi-μ)² = 11.6325
最后,将总和除以数据数量,再取平方根:
标准差 = √(Σ(xi-μ)²/N) = √(11.6325/6) ≈ 1.64
因此,这组数据的标准差约为1.64。