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  假設(shè)檢驗(yàn)/T檢驗(yàn)/F檢驗(yàn)/Z檢驗(yàn)/卡方檢驗(yàn)

  ****顯著性水平： 一個(gè)概率值，原假設(shè)為真時(shí)，拒絕原假設(shè)的概率，表示為 alpha 常用取值為0.01, 0.05, 0.10 ****什么是P值？ p值是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)樣本觀察結(jié)果及更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。 如果P值很小，說明這種情況發(fā)生的概率很小，如果這種情況還出現(xiàn)了，那么就有理由拒絕原

  2024年02月05日

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  【統(tǒng)計(jì)】假設(shè)檢驗(yàn)方法 一、方差齊性檢驗(yàn)

  1. 不同檢驗(yàn)方法 最小樣本量 的確認(rèn) 由統(tǒng)計(jì)量反推得到 2. 檢驗(yàn)方法 方差齊性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）： 兩個(gè)獨(dú)立樣本的方差差異檢驗(yàn)，反映了平均值的代表性。方差齊次檢驗(yàn)前提要近似正態(tài)分布。 正態(tài)性檢驗(yàn)： 是否符合正態(tài)分布 似然比檢驗(yàn)： 比較樣本不同似然函數(shù)，檢驗(yàn)其分布 參

  2023年04月14日

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  假設(shè)檢驗(yàn)：如何理解單側(cè)、雙側(cè)檢驗(yàn)的拒絕域

  ? ? ? ? 簡(jiǎn)單說就是：拒絕域與備擇假設(shè)方向相同。假設(shè)檢驗(yàn)就是一個(gè)證偽的過程，原假設(shè)和備擇假設(shè)是一對(duì)\\\"相反的結(jié)論\\\"。\\\"拒絕域\\\"，顧名思義，就是拒絕原假設(shè)的范圍和方向，所以判斷拒絕域在哪，可以直接看備擇假設(shè)H1的條件是大于還是小于即可。 上述只是判斷方法之一

  2024年02月03日

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  數(shù)學(xué)建模.假設(shè)檢驗(yàn)

  一.步驟 1.96為作用域，下面是作用域求法 在置信度為95%的情況下顯然是不成立的，那么我們可以看看在置信度為99%的情況下結(jié)果如何呢 可以看到在置信度為99%的情況下是94斤是可以被認(rèn)為偶然的誤差，但是這個(gè)作用域不是很好計(jì)算，所以引用p值的方法，方法如下： 由此觀之

  2024年01月21日

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  假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesis testing)

  首先，什么是假設(shè)？在數(shù)理推斷中，總體分布通常是未知的，包含了兩類，一類是分布類型未知，一類是分布類型已知，但參數(shù)未知， 假設(shè) 就是對(duì)總體分布的一種推斷，比如假設(shè)總體服從正態(tài)分布，假設(shè)正態(tài)分布的均值是500。根據(jù)未知類型，分為非參數(shù)假設(shè)和參數(shù)假設(shè)。 假

  2024年02月11日

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  數(shù)學(xué)建模-假設(shè)檢驗(yàn)

  原假設(shè)，備擇假設(shè) P值，顯著性水平 單側(cè)建議，雙側(cè)檢驗(yàn)

  2024年02月16日

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  python統(tǒng)計(jì)（二）假設(shè)檢驗(yàn)

  DescrStatsW.ztest_mean() statsmodels.stats.weightstats.DescrStatsW.ztest_mean(value=0,?alternative=\\\'two-sided\\\') 參數(shù) 說明 value 假設(shè)的均值 alternative 備擇假設(shè)的形式，可選值：‘two-sided’,?‘larger’,?‘smaller’ weightstats.ztest() statsmodels.stats.weightstats.ztest(x1,?x2=None,?value=0,?alternative=\\\'two-sided\\\') 參數(shù) 說明

  2023年04月09日

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  【統(tǒng)計(jì)】假設(shè)檢驗(yàn)方法

  1. 不同檢驗(yàn)方法 最小樣本量 的確認(rèn) 由統(tǒng)計(jì)量反推得到 2. 檢驗(yàn)方法 方差齊性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）： 兩個(gè)獨(dú)立樣本的方差差異檢驗(yàn)，反映了平均值的代表性。方差齊次檢驗(yàn)前提要近似正態(tài)分布。 正態(tài)性檢驗(yàn)： 是否符合正態(tài)分布 似然比檢驗(yàn)： 比較樣本不同似然函數(shù)，檢驗(yàn)其分布 參

  2024年02月05日

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  皮爾遜相關(guān)系數(shù)及假設(shè)檢驗(yàn)

  一、看兩者是否算相關(guān)要看兩方面：顯著水平以及相關(guān)系數(shù) （1）顯著水平,就是P值,這是首要的,因?yàn)槿绻伙@著,相關(guān)系數(shù)再高也沒用,可能只是因?yàn)榕既灰蛩匾鸬?那么多少才算顯著,一般p值小于0.05就是顯著了；如果小于0.01就更顯著；例如p值=0.001,就是很高的顯著水平了,只要

  2024年02月08日

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• 統(tǒng)計(jì)學(xué)下的假設(shè)檢驗(yàn)

  ? ? ? ? 由于本人才疏學(xué)淺，再加上時(shí)間倉促，難免有疏漏之處，懇請(qǐng)批評(píng)指正. ? ? ? ? 數(shù)理統(tǒng)計(jì)： 以概率論為基礎(chǔ)，研究如何有效的去搜集、整理、分析帶隨機(jī)性影響的數(shù)據(jù) ? ? ? ? 總體與樣本： 研究對(duì)象的全體就稱為總體 ???????? 樣本： 假設(shè)需要測(cè)試某一個(gè)指標(biāo)

  2024年02月04日

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