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几个具有非中心参数的统计量的分布

安徽机电学院学报 1999年第3期14卷 54-58页

作者：李立众芜湖机械学校芜湖241000

用归纳法推导出非中心ｘ２ — 分布的密度函数，并给出了具有两个非中心参数的Ｆ—分布和ｔ—分布的密度函数。

关键词：卷积自由度非中心参数非中心分布

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非中心参数和样本含量公式

中华预防医学杂志 1992年第4期26卷 233-237页

作者：黄正南 410078，长沙市，湖南医科大学卫生统计教研室

用假设检验推断单个正态总体均数和两个正态总体均数之差,已知总体标准差,用u检验;总体标准差未知,用t检验。在总体均数的假设检验中引入非中心参数,可正确绘制其u检验及t检验示意图和导出样本含量公式。一、正态总体标准差已知,推断总... 详细信息

用假设检验推断单个正态总体均数和两个正态总体均数之差,已知总体标准差,用u检验;总体标准差未知,用t检验。在总体均数的假设检验中引入非中心参数,可正确绘制其u检验及t检验示意图和导出样本含量公式。一、正态总体标准差已知,推断总体均数

关键词：非中心参数样本含量公式

样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现--率的比较(五)

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中国卫生统计 2013年第1期30卷 146-149页

作者：朱玲湘唐欣然段重阳陈平雁南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系

2．2．3多样本率的差异性检验2．2．3．1多个样本率比较的X^2检验方法：Lachin（1977）⑷提出的多样本率检验的样本量估计是建立在自由度为g-1，非中心参数为N△^2的非中心X^2分布基础上的，检验效能的计算公式为，1-β=1-X^2[X^21-α,... 详细信息

2．2．3多样本率的差异性检验2．2．3．1多个样本率比较的X^2检验方法：Lachin（1977）⑷提出的多样本率检验的样本量估计是建立在自由度为g-1，非中心参数为N△^2的非中心X^2分布基础上的，检验效能的计算公式为，1-β=1-X^2[X^21-α,（g-1）,g-1,N△^2]（2-33）其中，

关键词：样本量估计 SAS软件差异性检验非中心参数样本率检验效能 X^2 自由度

样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现--相关分析

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中国卫生统计 2013年第4期30卷 617-619,622页

作者：周立志姚阿玲陈平雁南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系

4．棚关分析4．1．单样本相关性分析4．1．1．差异性检验4．1．1．1．kappa系数柃验（二分类变量）方法：Donner和Eliasziw（1992）给出的单样本二分类变量kappa系数双侧检验的样本量估计方法，是建立仡自由度为1，非中心参数为A（1，1... 详细信息

4．棚关分析4．1．单样本相关性分析4．1．1．差异性检验4．1．1．1．kappa系数柃验（二分类变量）方法：Donner和Eliasziw（1992）给出的单样本二分类变量kappa系数双侧检验的样本量估计方法，是建立仡自由度为1，非中心参数为A（1，1-β，α）的非中心χ2分布上的，其样本量的计算公式为：

关键词：样本量估计 SAS软件相关分析 kappa系数分类变量相关性分析差异性检验非中心参数

样本量估计及其在nQuery软件上的实现——回归分析(二)

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中国卫生统计 2013年第6期30卷 927-930页

作者：潘蕾周映雪陈方尧陈平雁南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系

5．1．1．5增加协变量的多元线性回归方法：Cohen（1988）给出增加协变量后多元线性回归的样本量估计建立在自由度分别为b和n-a-b-1。

关键词：样本量估计回归分析多元线性回归软件非中心参数协变量自由度

样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现--均数比较(五)

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中国卫生统计 2012年第3期29卷 451-455,459页

作者：吕朵段重阳陈平雁南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系

1．2．1．82×2交叉设计方法：Senn（2002）给出的2×2交叉设计的样本量估计方法是建立在自由度为2（n-1）。

关键词：样本量估计 SAS软件均数交叉设计非中心参数估计方法自由度

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T^2-分布的非中心参数的估计

华东师范大学学报（自然科学版） 1993年第2期 25-33页

作者：钟学军王静龙华东师范大学数理统计系

本文讨论了T^2-分布中非中心参数的点估计与区间估计问题.

关键词： T^2-分布非中心参数点估计

样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现--均数比较(六)

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中国卫生统计 2012年第3期29卷 456-459页

作者：段重阳吕朵陈平雁南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系

1.***.2.5基于比值交叉设计的等效性检验（连续变量）方法：Chow和Liu（1992）〔8,12-15〕等给出基于比值交叉设计的等效性检验（连续变量）的样本量估计是建立在非中心参数为τ1,τ2的非中心t分布上。其检验效能的计算公式为：

关键词：样本量估计 SAS软件等效性检验均数连续变量交叉设计非中心参数检验效能

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q临界值、ψ值和λ值的含义及其计算

中国卫生统计 2012年第1期29卷 27-30页

作者：周诗国胡良平军事医学科学院生物医学统计学咨询中心 100850

目的进一步阐明q临界值(用于Newman-Keuls检验)、ψ值和λ值(出现于某些场合下估计样本含量或检验效能的公式中)的含义,并找到计算它们的方法。方法从研究q统计量及其概率密度函数出发,阐明q临界值的含义及其计算方法;基于ψ值与方差分... 详细信息

目的进一步阐明q临界值(用于Newman-Keuls检验)、ψ值和λ值(出现于某些场合下估计样本含量或检验效能的公式中)的含义,并找到计算它们的方法。方法从研究q统计量及其概率密度函数出发,阐明q临界值的含义及其计算方法;基于ψ值与方差分析及非中心F分布之间的联系,分析ψ值与非中心F分布的非中心参数之间的关系;基于λ值与χ2检验及非中心χ2分布之间的联系,分析λ值与非中心χ2分布的非中心参数之间的关系。结果明确了q临界值、ψ值和λ值的含义,找到了借助特定的SAS函数计算出它们的数值的方法。结论ψ=槡δ/v1,即ψ值是特定条件下非中心F分布的非中心参数值δ除以试验因素的自由度v1=k-1后开算术平方根的结果;λ值则是特定条件下非中心χ2分布的非中心参数值δ。q临界值、ψ值和λ值均可用特定的SAS函数计算出来。

关键词：多重比较 Newman-Keuls检验 q临界值 ψ值 λ值非中心F分布非中心χ2分布非中心参数