x2=5929+0.395=6324 由d2=2-1=1,查x表得,x0512=3841,x205=6.635,由于x20051<x2<x0 (1),故0.01<P<0.05,表明实际观察次数与理论次数差异显著,即aabb表现型与其它三种 表现型组合不符合1:15的比例,这样的结论可为我们进一步研究这个问题提供线索 x2经分割后,x2=2.543,n2=6.324,x12+2=8867与总x2=8.922略有差异,这是由 于计算的舍入误差所造成:总自由度4=3,d=2,d=1,所以总=d+d。如果分割后x2 值或自由度之和不等于x2值或总自由度,说明所分割的列联表相互不独立。 四、资料分布类型的适合性检验 实际观测得来的资料是否服从某种理论分布,亦可应用适合性检验来判断。在正态分布 的适合性检验中,由于理论次数是由样本总次数、平均数与标准差决定的,用去3个自由度, 所以自由度为k3(k为组数);而在二项分布和波松分布的适合性检验中,由于其理论次数由 总次数与均数求得,丧失2个自由度,所以自由度为k2。但应注意,当组段内理论次数小于 5时,必须与相邻组段进行合并,直至合并的理论次数大于5时为止。下面分别举例说明。 实际观测资料服从正态分布的适合性检验 【例7.4】检验200头大白猪仔猪一月窝重的资料是否服从正态分布 表7—7200头大白猪仔猪一月龄窝重服从正态分布的适合性检验表 累加概 组限组中实际次数上限;x=率(a)各组概率理论次数 )值(x0 (D) x (5) (7 (10) 0.0051 1016 12|4}10 01360.0085174%6441.9680 16-206 24-41.6 0.0322001863720 32-336-1.500.06680.0346 6.920 0.6252 3610 40-256-1.14 0.1271 0060312.0600.3519 40-4413 48-176-0.78 021770.0906 14467 -0.43 0.3330.115923.1801.6476 -0.070.47210.1385 27.7000.1043 646835 726 0.61410.14 28.400 5338 144 0.73890.1248249600.370 100 0.84130 2048000132 88—9216 1.35 091150.0702 14.04002736 961008 104384 0.95640.0449 1069 104-108 46.4 0244 1163 0544 420.992240011422883n0.3393 1.0000 8.7308 1、先将资料(原始数据略)整理成次数分布表,组限、组中值、各组的次数列于表7-7 的(1)、(2)、(3)栏,再将各组上限列于第(4)栏中 2、计算各组组上限与均数(x=656kg)之差,列于第(5)栏。 3、计算校正标准差S。由于由分组资料求得的标准差较不分组时所得标准差为大,故 需作校正。 131131 2  2 =5.929+0.395=6.324 由 df2 =2-1=1，查 2 表得，  2 0..05（12）=3.841， 2 0..05（1）=6.635，由于 2 0..05（1）<  2 2<  2 0..01 （1），故 0.01<P<0.05，表明实际观察次数与理论次数差异显著，即 aabb 表现型与其它三种 表现型组合不符合 1∶15 的比例，这样的结论可为我们进一步研究这个问题提供线索。  2 经分割后， 2 1 =2.543， 2  2 =6.324， 2 1 + 2  2 =8.867 与总 2=8.922 略有差异，这是由 于计算的舍入误差所造成；总自由度 df=3，df1=2，df2=1，所以总 df=df1+df2。如果分割后 2 值或自由度之和不等于 2 值或总自由度，说明所分割的列联表相互不独立。 *四、资料分布类型的适合性检验 实际观测得来的资料是否服从某种理论分布，亦可应用适合性检验来判断。在正态分布 的适合性检验中，由于理论次数是由样本总次数、平均数与标准差决定的，用去 3 个自由度， 所以自由度为 k-3（k 为组数）；而在二项分布和波松分布的适合性检验中，由于其理论次数由 总次数与均数求得，丧失 2 个自由度，所以自由度为 k-2。但应注意，当组段内理论次数小于 5 时，必须与相邻组段进行合并，直至合并的理论次数大于 5 时为止。下面分别举例说明。 （一）实际观测资料服从正态分布的适合性检验 【例 7.4】 检验 200 头大白猪仔猪一月窝重的资料是否服从正态分布。 表 7—7 200 头大白猪仔猪一月龄窝重服从正态分布的适合性检验表 组限 (1) 组中 值(x) (2) 实际次数 (f) (3) 上限 （l） (4) l- x （5） u=(x- x )/Sc (6) 累加概 率（a） (7) 各组概率 (8) 理论次数 (9)  2 (10) <8 8⎯ 16⎯ 12 20 0 4 10 6 8 16 24 -57.6 -49.6 -41.6 -2.57 -2.21 -1.85 0.0051 0.0136 0.0322 0.0051 0.0085 0.0186 1.016 1.704 6.44 3.720 1.9680 24⎯ 28 9 32 -33.6 -1.50 0.0668 0.0346 6.920 0.6252 32⎯ 36 10 40 -25.6 -1.14 0.1271 0.0603 12.060 0.3519 40⎯ 44 13 48 -17.6 -0.78 0.2177 0.0906 18.120 1.4467 48⎯ 52 17 56 -9.6 -0.43 0.3336 0.1159 23.180 1.6476 56⎯ 60 26 64 -1.6 -0.07 0.4721 0.1385 27.700 0.1043 64⎯ 68 35 72 6.4 0.29 0.6141 0.1420 28.400 1.5338 72⎯ 76 28 80 14.4 0.64 0.7389 0.1248 24.960 0.3703 80⎯ 84 21 88 22.4 1.00 0.8413 0.1024 20.480 0.0132 88⎯ 92 16 96 30.4 1.35 0.9115 0.0702 14.040 0.2736 96⎯ 100 8 104 38.4 1.71 0.9564 0.0449 8.980 0.1069 104− 112− >120 108 116 4 3 7 0 112 120 46.4 54.4 2.07 2.42 0.9808 0.99224 0.0244 0.0114 0.0078 4.880 2.288 8.72 1.552 0.3393 合计 200 1.0000 200.00 8.7308 1、先将资料（原始数据略）整理成次数分布表，组限、组中值、各组的次数列于表 7-7 的（1）、（2）、（3）栏，再将各组上限列于第（4）栏中。 2、计算各组组上限与均数（ x =65.6kg）之差，列于第（5）栏。 3、计算校正标准差 Sc。由于由分组资料求得的标准差较不分组时所得标准差为大，故 需作校正