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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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• 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(cāng)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(chēng)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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  統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)：3.1_假設(shè)檢驗(yàn)綜述

  ??假設(shè)檢驗(yàn)的思想和方法是根據(jù)小概率原理，具體地說(shuō)當(dāng)我們對(duì)問(wèn)題提出原假設(shè)H0和備注假設(shè)H1，并要檢驗(yàn)H0是否可信時(shí)，可以先假設(shè)H0是正確的，在此假設(shè)下，經(jīng)過(guò)一次抽樣，若發(fā)生小概率事件，可以根據(jù)“小概率事件在一次實(shí)驗(yàn)中幾乎是不可能發(fā)生的”的理由，懷疑原假

  2024年02月11日

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• 《統(tǒng)計(jì)學(xué)》——思考題第八章假設(shè)檢驗(yàn)（賈俊平）

  目錄 1、假設(shè)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)有什么相同點(diǎn)和不同點(diǎn)？ 2、什么是假設(shè)檢驗(yàn)中的顯著性水平？統(tǒng)計(jì)顯著是什么意思？ 3、什么是假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類(lèi)錯(cuò)誤？ 4、兩類(lèi)錯(cuò)誤之間存在什么樣的數(shù)量關(guān)系？ 5、解釋假設(shè)檢驗(yàn)中的 P 值。 6、顯著性水平與 P 值有何區(qū)別？ 7、假設(shè)檢驗(yàn)依據(jù)的

  2024年02月11日

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  概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)：第七章:參數(shù)估計(jì) 第八章:假設(shè)檢驗(yàn)

  1.矩估計(jì) p i ( θ ) p_i(θ) p i ? ( θ ) 、 f ( x i , θ ) f(x_i,θ) f ( x i ? , θ ) ，用矩估計(jì)法來(lái)估計(jì)未知參數(shù)θ { X ˉ = E ( X ) 1 n ∑ i = 1 n X i 2 = E ( X 2 ) left{begin{aligned} bar{X} = E(X) \\\\ dfrac{1}{n}sumlimits_{i=1}^nX_i^2 = E(X^2) end{aligned}right. ? ? ? ? X ˉ = n 1 ? i = 1 ∑ n ? X i 2 ? = ? E

  2024年02月11日

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  【SAS應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析】數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

  聲明：本文知識(shí)參考內(nèi)容來(lái)自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。本文還參照了B站up主莊7的課程內(nèi)容【公開(kāi)課】數(shù)據(jù)分析與SAS【15課】 目錄 實(shí)驗(yàn)原理 描述性統(tǒng)計(jì)量 1.反映數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的特征量 2.反映數(shù)據(jù)離散程度的特征量 3.反映數(shù)據(jù)分布形狀的特征量 數(shù)據(jù)的圖形描述 直方圖 箱線

  2024年02月01日

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  使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析——描述性統(tǒng)計(jì)分析

  大家好，描述性統(tǒng)計(jì)分析主要是指求一組數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、極差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)，通過(guò)這些指標(biāo)來(lái)發(fā)現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征等內(nèi)在規(guī)律。在Python中進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，可以借助Numpy、Pandas、SciPy等科學(xué)計(jì)算模塊計(jì)算出指標(biāo)，然后用繪圖模塊Ma

  2024年02月07日

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• 第3章-指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)可視化-3.2-描述性統(tǒng)計(jì)分析與繪圖

  目錄 變量的度量類(lèi)型 變量的分布類(lèi)型 正態(tài)分布 對(duì)數(shù)正態(tài)分布? 伽馬分布

  2024年02月07日

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• 【100天精通Python】Day57：Python 數(shù)據(jù)分析_Pandas數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)，分組聚合，數(shù)據(jù)透視表和相關(guān)性分析

  目錄 1 描述性統(tǒng)計(jì)（Descriptive Statistics） 2 數(shù)據(jù)分組和聚合 3 數(shù)據(jù)透視表 4 相關(guān)性分析

  2024年02月07日

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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(shuō)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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