參數檢驗 - CSDN

2020-12-22 CSDN技術社區

一、參數檢驗

1、基本思想

2、兩類錯誤

3.、檢驗步驟

4、檢驗的p值

在一個假設檢驗問題中, 拒絕原假設H0的最小顯著性水平稱為檢驗的p值.

5、單正態總體參數的檢驗

（1）


（2）

 

（3）

6、兩正態總體參數的檢驗

（1）

（2）

 

 

7、成對數據的t檢驗

所謂成對數據, 是指兩個樣本的樣本容量相等, 且兩個樣本之間除均值之外沒有另的差異.

8、單樣本比率的檢驗

（1）比率p的精確檢驗

（2）比率p的近似檢驗

9、兩樣本比率的檢驗

 

二、非參數的假設檢驗

參數假設檢驗是在假設總體分布已知的情況下進行的.但在實
際生活中，那種對總體的分布的假定並不是能隨便作出的. 數據並不是來自所假定分布的總體, 或者，數據根本不是來自一個總體; 還有可能數據因為種種原因被嚴重汙染. 這樣，在假定總體分布已知的情況下進行推斷的做法就可能產生錯誤甚至災難性的結論. 於是，人們希望在不對總體分布作出假定的情況下，儘量從數據本身來獲得所需要的信息, 這就是非參數統計推斷的宗旨。

 

單總體位置參數的檢驗

（1）中位數的符號檢驗

（2）Wilcoxon符號秩檢驗

（3）

（4）

 

（5）

（6）

 

from：https://blog.csdn.net/lilanfeng1991/article/details/25914521

 

 

相關焦點

  • 線性回歸假設檢驗 - CSDN
    由於 最大似然估計法 與 OLS線性回歸模型 的參數估計公式是相同的，所以它們得到的結果是一樣的。2.4 置信區間根據 2.3 的討論，我們有了模型參數估計值的公式：根據模型參數估計公式，可以得到參數 a, b 的估計值。但是，使用不同數據訓練模型的時候，會得到不同的參數估計值。
  • adf檢驗模型 - CSDN
    ADF檢驗在使用很多時間序列模型的時候，如 ARMA、ARIMA，都會要求時間序列是平穩的，所以一般在研究一段時間序列的時候，第一步都需要進行平穩性檢驗，除了用肉眼檢測的方法，另外比較常用的嚴格的統計檢驗方法就是ADF檢驗，也叫做單位根檢驗
  • 使用非參數統計檢驗進行分析的指南
    問題是沒有人告訴你如何進行像假設檢驗這樣的分析。統計檢驗用於制定決策。為了使用中位數進行分析，我們需要使用非參數檢驗。非參數測試是分布獨立的檢驗，而參數檢驗假設數據是正態分布的。說參數檢驗比非參數檢驗更加的臭名昭著是沒有錯的，但是前者沒有考慮中位數，而後者則使用中位數來進行分析。接下來我們就進入非參數檢驗的內容。
  • arma python 檢驗專題及常見問題 - CSDN
    （3）估計模型中位置參數的值。（4）檢驗模型的有效性。如果模型不通過檢驗，轉向步驟（2），重新選擇模型再擬合。（5）模型優化。如果擬合模型通過檢驗，仍然轉向不走（2），充分考慮各種情況，建立多個擬合模型，從所有通過檢驗的擬合模型中選擇最優模型。（6）利用擬合模型，預測序列的將來走勢。
  • python平穩性檢驗專題及常見問題 - CSDN
    (3)估計模型中位置參數的值。(4)檢驗模型的有效性。如果模型不通過檢驗，轉向步驟(2)，重新選擇模型再擬合。(5)模型優化。如果擬合模型通過檢驗，仍然轉向不走(2)，充分考慮各種情況，建立多個擬合模型，從所有通過檢驗的擬合模型中選擇最優模型。(6)利用擬合模型，預測序列的將來走勢。
  • 的方法 線性回歸方程檢驗專題及常見問題 - CSDN
    回歸方程建立及回歸參數的區間估計，但是它們都是建立在假定因變量和自變量線性相關的基礎上。因此，對相關程度進行檢驗也是重要的，相關程度的檢驗方法主要有三種：相關係數的檢驗回歸方程的檢驗回歸係數的檢驗相關係數的檢驗變差關係先來一張圖：如上圖所示：當給定X0時，Y的實際值與均值的差值就是Y值隨X值的全部變化，稱之為總變差。
  • 卡方相關性檢驗 - CSDN
    卡方 自由度 P 值Pearson 11.788 4 0.019似然比 11.816 4 0.019Pearson 卡方和似然比卡方Minitab 執行 Pearson 卡方檢驗和似然比卡方檢驗。
  • 回歸方程的擬合優度檢驗 - CSDN
    分類數據的擬合優度檢驗卡方檢驗主要是測試樣本分類數據的分布是否符合預期分布。相信大家如果學過高中生物，都知道孟德爾——遺傳學之父，當時他根據顏色和形狀把豌豆分為四類：黃圓、綠圓、黃皺和綠皺.孟德爾根據遺傳學原理判斷這四類的比例應為9:3:3:1.為做驗證,孟德爾分別統計了這四類豌豆的個數，正是利用檢驗證明了這令人激動的結論在處理分類數據時，這些類別值本身對統計檢驗沒有多大用處，比如像「男性」、「女性」和「其他」這樣的類別數據沒有任何數學意義。
  • 百度開發者搜索上線 來源站點涵蓋博客園、知乎、csdn
    首頁 > 見聞 > 關鍵詞 > 百度最新資訊 > 正文 百度開發者搜索上線 來源站點涵蓋博客園、知乎、csdn
  • r語言一元回歸模型專題及常見問題 - CSDN
    那麼要評價這條回歸線擬合的好壞，我們就需要對回歸模型進行顯著性檢驗。4. 回歸方程的顯著性檢驗從回歸參數的公式二可知，在計算過程中並不一定要知道Y和X是否有線性相關的關係。如果不存相關關係，那麼回歸方程就沒有任何意義了，如果Y和X是有相關關係的，即Y會隨著X的變化而線性變化，這個時候一元線性回歸方程才有意義。所以，我們需要用假設檢驗的方法，來驗證相關性的有效性。
  • 「CSDN 2020年度博客之星」總榜單在此揭曉
    博客地址：https://aobing.blog.csdn.net/?博客地址：https://yunyaniu.blog.csdn.net/?在 csdn 有過不少 10w+ 閱讀量的文章，同時也有一個 10w+ 粉絲的技術公眾號「帥地玩編程」博客之星TOP11：DrugAI
  • 精益六西格瑪管理-威爾科克森符號秩檢驗-高精度非參檢驗方法
    對於單個總體均值的檢驗問題，我們在前面的參數檢驗做了介紹，當標準差已知時，我們可以用Z檢驗；當標準差未知時，可以用t檢驗。當然，這兩種檢驗法都必須要求總體分布為正態。如果分布非正態，我們可以用符號檢驗的方法。
  • eviews 線性回歸模型 - CSDN
    最小二乘估計的原理、t檢驗、F檢驗、擬合優度R方值。從以上回歸結果可以看出，擬合優度很高，整體效果的F檢驗通過。但很明顯，在5%的顯著性水平下，模型中的各參數均不通過檢驗，在10%的顯著性水平下，也只有X2的係數通過檢驗。故認為解析變量之間存在多重共線性。
  • 隨州特檢院服務閩商工業園區起重機檢驗
    隨州日報訊（通訊員吳堅、王煜成）近日，湖北特檢院隨州分院順利完成閩商工業園區金利石業有限公司起重機定期檢驗工作。閩商工業園區金利石業有限公司是一家集礦山開採、石材加工、異形製作、產品銷售為一體的專業石材公司，主要生產光面板、荔枝面板、黃金麻、白麻等產品，對生產場所使用的特種設備在安全方面要求高。
  • 考點速記|西藥一:藥動學參數測定與生物等效性評價
    3 數據處理Cmax和Tmax為血藥濃度-時間曲線上實際測定值生物等效性評價採用自身交叉實驗設計的三因素方差分析和雙單側t檢驗進行統計學處理。對苯磺酸氨氯地平受試製劑和參比製劑藥代動力學參數Cmax、AUC0→t 進行方差分析和雙單側t檢驗(α=0.05) 。
  • 常用maven命令 - CSDN
    語法格式maven 命令的格式為mvn [plugin-name]:[goal-name]可以接受的參數如下：-D 指定參數，如 -Dmaven.test.skipinstall，包含mvn compile，mvn package，然後上傳到本地倉庫mvn deploy,包含mvn install,然後，上傳到私服二，PS:　　一般使用情況是這樣，首先通過cvs或svn下載代碼到本機，然後執行mvn eclipse:eclipse生成ecllipse項目文件，然後導入到eclipse就行了；修改代碼後執行mvn compile或mvn test檢驗
  • 工業相機和鏡頭主要參數解釋
    因做項目需要用到工業相機，現對工業相機鏡頭參數進行解釋說明（部分為普通相機概念），以便了解。
  • eviews線性回歸模型專題及常見問題 - CSDN
    最小二乘估計的原理、t檢驗、F檢驗、擬合優度R方值。從以上回歸結果可以看出，擬合優度很高，整體效果的F檢驗通過。但很明顯，在5%的顯著性水平下，模型中的各參數均不通過檢驗，在10%的顯著性水平下，也只有X2的係數通過檢驗。故認為解析變量之間存在多重共線性。
  • 假設檢驗、Z檢驗與T檢驗
    有什麼證據支持這些說法，我們如何檢驗這些假設呢？作為一個統計愛好者，所有這些問題都挖掘了我對假設檢驗基本原理的舊知識。本文將討論假設檢驗的概念以及Z檢驗與t檢驗的區別。然後，我們將使用COVID-19案例研究總結我們的假設檢驗學習。
  • 國家風機產品質量監督檢驗中心正式獲批成立
    中國質量新聞網訊 2020年1月6日，新年伊始，國家市場監督管理總局正式下發《市場監管總局關於成立國家空氣淨化產品及氣體檢測儀器質量監督檢驗中心（江蘇）等9個國家質檢中心的通知》，正式宣布國家風機產品質量監督檢驗中心成立，這也標誌著紹興市上虞區籌建三年之久的國家風機檢驗中心正式啟航運行了。