在两个样本的总体方差已知时,成组数据的平均数比较用u测验

是的，当两个样本的总体方差已知并且样本来自正态分布时，可以使用u测验（也称为Z检验）来比较两组数据的平均值是否有显著差异。

具体来说，u测验的步骤如下：

1. 确定零假设和备择假设。零假设通常是两组数据的平均值相等，备择假设则是两组数据的平均值不相等。

2. 计算两组数据的平均数和标准差，并计算合并标准差：

$s_p = \sqrt{\frac{(n_1 - 1)s_1^2 + (n_2-1)s_2^2}{n_1+n_2-2}}$

3. 计算检验统计量Z值：

$Z=\frac{\bar{x}_1-\bar{x}_2}{s_p\sqrt{\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2}}}$

4. 利用正态分布表，查找Z值对应的P值，如果P值小于选定的显著性水平，则拒绝零假设。

需要注意的是，u测验的前提条件是样本来自正态分布，并且总体方差已知。如果总体方差未知，则应该使用t检验。

相关问题

两个正态总体，方差已知时，均值差的置信区间问题matlab程序

假设有两个正态总体 $X\sim N(\mu_1,\sigma_1^2)$ 和 $Y\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)$，且方差 $\sigma_1^2$ 和 $\sigma_2^2$ 已知，现在要求它们均值差的置信区间。可以使用 MATLAB 的 ttest2 函数来实现，具体步骤如下：

1. 假设两个样本分别为 x 和 y，其中 n1 和 n2 分别为样本 x 和 y 的大小；
2. 使用 ttest2 函数计算两个样本的均值差的置信区间，代码如下：

[h, p, ci, stats] = ttest2(x, y, 'alpha', 0.05, 'tail', 'both');

其中，参数 'alpha' 指定置信水平，'tail' 指定单侧或双侧检验，默认为双侧检验。置信区间为 ci，stats.tstat 为检验统计量。

3. 输出均值差的置信区间和检验统计量，代码如下：

fprintf('置信区间为 (%f, %f)\n', ci(1), ci(2));
fprintf('t检验统计量为 %f\n', stats.tstat);

这样就可以得到两个正态总体均值差的置信区间和检验统计量了。

两个正态总体，方差已知时，均值差的置信区间问题例题及matlab程序

假设有两个正态分布总体，分别为 $X$ 和 $Y$，其均值分别为 $\mu_X$ 和 $\mu_Y$，方差分别为 $\sigma_X^2$ 和 $\sigma_Y^2$，样本容量分别为 $n_1$ 和 $n_2$。如果我们希望估计两个总体均值差的真实值，可以使用均值差的置信区间。

均值差的置信区间为：
$$
(\bar{X} - \bar{Y}) \pm z_{\alpha/2} \sqrt{\frac{\sigma_X^2}{n_1} + \frac{\sigma_Y^2}{n_2}}
$$

其中，$\bar{X}$ 和 $\bar{Y}$ 分别为两个样本的均值，$z_{\alpha/2}$ 为置信水平为 $\alpha$ 的 $z$ 分布分位数。

下面是一个 Matlab 程序示例：

% 样本数据
X = [10 12 15 14 11];
Y = [13 16 11 9 12];

% 计算样本均值
meanX = mean(X);
meanY = mean(Y);

% 计算样本方差
varX = var(X);
varY = var(Y);

% 设置置信水平
alpha = 0.05;

% 计算 z 分位数
z = norminv(1 - alpha/2);

% 计算置信区间
CI = [meanX - meanY - z*sqrt(varX/length(X) + varY/length(Y)), ...
      meanX - meanY + z*sqrt(varX/length(X) + varY/length(Y))];

其中，`X` 和 `Y` 分别为两个样本的数据，`meanX` 和 `meanY` 分别为两个样本的均值，`varX` 和 `varY` 分别为两个样本的方差，`alpha` 为置信水平，`z` 为置信水平为 `alpha` 的 $z$ 分布分位数，`CI` 为均值差的置信区间。