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为 单样本 Poisson 率 输入数据

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为您的分析指定数据和原假设。

关于本主题

输入数据

选择最能准确描述您数据的选项。

一个或多个样本，每列一个

如果您的数据位于工作表的一列中，请完成以下步骤：

  1. 从下拉列表中，选择一个或多个样本，每列一个。
  2. 在样本列中，输入要分析的计数数据列。
    Tip

    单击样本列以查看可供您分析的列。

    在该工作表中，事故数包含样本数据并指示某家工厂每个月发生的事故数。
    C1
    事故数
    2
    4
    1
    0
    2
  3. （可选）如果您有一列指示每个独特计数的频率，请在频率列中该频率。频率列汇总了该值在样本列中出现的次数。

    在该工作表中，事故数指示某家工厂每个月发生的事故数。频率包含每个事故计数出现的月数。例如，该工作表的第 1 表明，在 3 个不同的月份中发生了 0 起事故。

    C1 C2
    事故数 频率
    0 3
    1 2
    2 1
    3 2

汇总数据

如果您拥有样本的汇总统计量（而不是工作表中的实际样本数据），请完成以下步骤。

  1. 从下拉列表中，选择汇总数据。
  2. 在样本数量和合计出现次数中输入汇总统计量。总发生次数是事件在样本中的发生次数。

进行假设检验

如果希望计算 p 值以确定均值是否不同于假设均值，您必须执行假设检验。
  1. 使用假设检验确定总体率（表示为 λ）是否与您指定的假设率（表示为 λ0）存在显著差异。如果您不执行该检验，Minitab 仍将显示置信区间，该区间是可能包括总体率的值范围。有关更多信息，请转到什么是假设检验？。
  2. 假设率定义原假设 (H0: λ = λ0)。请将此值视为目标值或参考值。例如，一位分析师输入 48 作为假设率来确定每小时事务数是否不等于 48 (H0: λ = 48)。
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