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摘 要：在说明了正态概率图、卡方检验、柯尔莫哥洛夫检验基本原理后,使用介绍的三种方法利用SPSS19.0和EXCEL完成应用数理统计中非参数假设检验的例题,并说明对于一般的二本类院校这种教学方式的优点.
关 键 词：P-P图K-S检验卡方检验
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：1672-3791（2012）11（b）-0166-01
现在大部分数学专业开设应用数理统计作为专业选修课,大纲要求是关于原理的证明还有模型的构造过程,根据二类本科院校的实际情况,应该进行适当的应用性教学,而不是按照原来的要求,掌握逻辑证明过程.
1正态概率图检验
2卡方拟合检验
3柯尔莫哥洛夫拟合检验（K-S检验）
（1）将样本按从小到大的顺序排列,并给出经验分布函数；（2）在原假设下,计算观测值的理论分布函数；（3）计算,；（4）算出统计量；（5）由柯尔莫哥洛夫检验的临界值查出临界值,与比较,看是否接受原假设.
选择软件中分析—非参数假设检验—旧对话框—1-样本K-S,选择频数作为检验变量,得到渐近显著性（双侧）0.873,0.8730.05,所以认为应该接受原假设,认为这组数据来自正态分布.
在课本[1]中对于本题只是使用了正态概率图的方法,本文给出了另外的两种方法,其中概率图法和K-S检验法都需要计算经验分布函数,后两种方法都需要计算理论概率,非参数假设检验一般都是大样本的检测,数据处理和运算都较为繁琐.一般的二类院校数学系主要是要去掌握原理,但是大部分学生对学习理论没有兴趣,如果加入软件应用,这样不仅可以简化过程,提高兴趣,而且可以在操作的过程中加深对理论的理解,毕竟前期数据需要在对基础的了解上,再用软件进行相应的处理.