excel假設檢驗 - CSDN

2021-01-15 CSDN技術社區

置信概率可以用來評估區間估計的什麼性能？當然是可靠性了，P值反映的是顯著性。有了參數估計，就會有對應的假設檢驗；知識結構如下：01. 知識準備假設檢驗顯著性水平的兩種理解：1. 顯著性水平：通過小概率準則來理解，在假設檢驗時先確定一個小概率標準----顯著性水平；用  表示；凡出現概率小於顯著性水平的事件稱小概率事件；2. 通過兩類錯誤理解：  為拒絕域面積原假設與備用假設H0：原假設，零假設----零是相關係數為0，說明兩個變量無關係H1：備用假設如何設置原假設：1)H0與H1是完備事件組，相互對立，有且只有一個成立
2)在確立假設時，先確定備設H1，然後再確定H0，且保證「=」總在H0上
3)原H0一般是需要反駁的，而H1是需要支持的4)假設檢驗只提供原假設不利證據即使「假設」設置嚴密，檢驗方法「精確」；假設檢驗始終是建立在一定概率基礎上的，所以我們常會犯兩類錯誤；第一類：原H0是真，卻拒絕原假設；犯  類錯誤第二類：原H0是假，卻不拒絕原假設；犯  類錯誤通常只能犯兩種錯誤中的一種，且  增加，  減少通常，  類錯誤是可控的，先設法降低第一類錯誤概率 什麼是雙尾檢驗，單尾檢驗？1) 當H0採用等號，而H1採用不等號，雙尾檢驗2)當H0是有方向性的，單尾檢驗P值當原假設為真時，比所得到的樣本觀察，結果更極端的結果會出現的概率。如果P值很小，我們拒絕原假設的理由越充分。P的意義不表示兩組差別大小，p反映兩組差別有無統計學意義，顯著性檢驗只是統計結論，判斷差別還需要專業知識。T檢驗與U檢驗當樣本容量n夠大，樣本觀察值符合正態分布，可採用U檢驗當樣本容量n較小，若觀測值符合正態分布，可採用T型檢驗02. 一個總體參數假設檢驗1. 大樣本總體均值的檢驗方法—Z檢驗與t檢驗大樣本總體均值的檢驗方法，在大樣本情況下，無論總體服從什麼分布，樣本均值服從正態分布。接下來用P值檢驗：同樣地，還有小樣本情況下正態總體均值的檢驗；檢測與大樣本總體均值檢測一樣。以往的教科書區分大樣本，小樣本，是因為大樣本的統計量用正態分布，小樣本用t分布。那是依賴查表時代的產物；如今，計算機軟體中，t分布隨機變量在大樣本時自然就近似正態分布了。---統計學家吳喜之2. 總體比例的檢驗對於總體比例的檢驗，通常是在大樣本條件下進行的，而小樣本得到的結果是極不穩定的；所以對總體比例進行檢驗時，通常用正態分布來確定臨界值，即採用Z統計量，Z統計量計算公式：P為樣本比例； 為總體比例3. 總體方差  的檢驗不論樣本容量是大是小，都要求總體服從正態分布；總體方差檢驗使用  .舉例如下：一個可以接受的罐裝量方差  ,隨機選取20杯飲料進行測試，其樣本方差7.63ml，試以0.1的顯著性水平，判斷樣本是否方差過大？03. 兩個總體參數假設檢驗1. 兩個總體均值之差的檢驗場景：比較一個學校的重點班和普通班英語平均成績是否具有顯著差異；比較改善後的平均產量與改善前的平均產量是否具備顯著差異，這些問題都屬於兩個樣本均值之差的檢驗。2. 獨立樣本中大樣本前提下的總體均值之差檢驗賈俊平 | 統計學 第七版 第八章說明：大樣本前提下，兩樣本均值之差的抽樣分布近似服從正態分布Excel操作：加載數據，選擇「數據分析」功能--Z檢驗雙樣本均值差檢驗選擇了99個樣本，算作大樣本檢驗：變量輸入：變量1和變量2數據分別輸入兩列或兩行；
假設平均差：如果檢驗兩總體均值是否相等，輸入0；如果檢驗兩總體均值差是否等於某個常數，輸入常數。
已知方差：輸入已知的總體方差或大樣本的方差。
顯著水平：一般為0.1、0.05或0.01，根據需要填寫從輸出結果來看，不僅有單側z檢驗和雙側z檢驗結果：z：計算得出的z值；
P(Z<=z)單尾與z單尾臨界：已知顯著水平下的單尾臨界z值和P值；P(Z<=z)雙尾與z雙尾臨界：已知顯著水平下的雙尾臨界z值和P值；分析結論：以假設平均差為0舉例利用檢驗統計量z ：|z|=0.39利用P值：1.95>0.05,不能拒絕H0；兩樣本均值之差等於0.3. 獨立樣本中小樣本前提下總體均值之差檢驗(*可不掌握)獨立樣本提供的數據值可能因為樣本個體在其它因素方面的「不同質」而對它們所提供的有關總體均值的信息產生幹擾，為有效排除樣本個體之間這些「額外」差異帶來多誤差，可以考慮採用匹配樣本。04. Excel數據分析總結excel提供的數據分析功能！對兩個正態總體樣本均值之差進行檢驗：excel提供了z檢驗-雙樣本平均差檢驗對兩個正態總體方差進行比較需要用方差比：excel提供了F檢驗-雙樣本方差檢驗excel未提供單樣本均值，比例，方差的檢驗，未提供雙樣本總體比例的檢驗！End.作者：求知鳥來源：知乎

相關焦點

  • r語言 t檢驗 假設 - CSDN
    假設檢驗 -T檢驗 -F檢驗 -卡方檢驗 -正太性檢驗T檢驗2兩樣本的T檢驗 -有原始數據的獨立兩樣本T檢測 -有原始數據的配對T檢測 實例如下： Wage 數據中大學學歷的收入和中學一樣嗎
  • 假設檢驗的區別 - CSDN
    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。目錄假設檢驗基礎基本概念-零假設、替代假設、類型1錯誤、類型2錯誤和顯著性水平進行假設檢驗的步驟定向假設非定向假設檢驗什麼是Z檢驗？什麼是t檢驗？
  • 方差檢驗專題及常見問題 - CSDN
    2 雙樣本T檢驗之等方差檢驗簡介針對兩類數據，假設他們總體的方差相等，檢驗兩總體的均值是否存在顯著差異。 Step2: 打開excel，錄入數學和語文的分數的數據如下：      Step3: 點擊Excel的數據菜單後再點 數據分析菜單，在彈出來的窗口裡選擇t-檢驗：雙樣本等方差假設
  • 檢驗回歸係數的顯著性excel_excel相關係數顯著性檢驗 - CSDN
    四、線性回歸方程的檢驗 4、  第二張表，方差分析表，df是自由度，SS是平方和，MS是均方，F是F統計量，Significance F是回歸方程總體的顯著性檢驗，其中我們主要關注F檢驗的結果，即Significance F值，F檢驗主要是檢驗因變量與自變量之間的線性關係是否顯著，用線性模型來描述他們之間的關係是否恰當
  • 卡方檢驗結果分析專題及常見問題 - CSDN
    R語言卡方檢驗與結果可視化1，卡方分析簡介與實例2，R語言chisq.test()3，基於ggstatsplot包的可視化分析卡方分析簡介與實例：卡方檢驗是生物學中應用很廣的一種假設檢驗，可以通過對構成比，率進行檢驗，進而判斷分類資料間的偏差程度。
  • 統計:如何用Excel完成雙樣本假設檢驗
    01雙樣本假設檢驗許多假設檢驗的實際應用涉及將擁有不同平均值、比例或其他母體參數的兩個母體進行對比。用於雙樣本假設檢驗的Exce分析工具有以下幾種：02雙樣本平均差檢驗在針對平均值之差的雙樣本假設中，我們總是檢驗以下這種形式的假設：
  • python時間序列平穩性檢驗專題及常見問題 - CSDN
    在了解了時間序列的平穩性之後，我們再來詳細講解一下如何用python來進行檢驗。用python來進行平穩性檢驗主要有3種方法，分別是時序圖檢驗、自相關圖檢驗以及構造統計量進行檢驗。首先來說時序圖檢驗，時序圖就是普通的時間序列圖，即以時間為橫軸，觀察值為縱軸進行檢驗。
  • t檢驗 機器學習_機器學習 t 檢驗 - CSDN
    假設檢驗常見的假設檢驗有：T檢驗（Student’s t Test），F檢驗（方差齊性檢驗），卡方驗證等。無論任何假設檢驗，它們都遵循如下圖所示的流程：做兩個假設：一般如果假設對象是兩組樣本的話，都會假設這兩組樣本均值相等（T檢驗的假設），方差滿足齊次性（F檢驗的假設）等。而另一個假設其實就是兩組樣本均值不相等（T檢驗的假設），方差不滿足齊次性（F檢驗的假設）等，其實這兩個假設就是一對非此即彼的選項。這兩個假設在教科書上就叫做原假設H_0，和備擇假設H_1。
  • 線性回歸假設檢驗專題及常見問題 - CSDN
    在上面公式的基礎上，進一步假設。其中假設的 第二點 和 第三點 可能與現實情況衝突。根據這三個假設我們可以進一步來分析為什麼會存在 x 相同而 y 不同的情況。首先假設模型的 a, b, σ(假設1：隨機擾動項服從的正態分布的方差)是已知的。
  • 假設檢驗、Z檢驗與T檢驗
    概述假設檢驗是統計學、分析學和數據科學中的一個關鍵概念了解假設檢驗的工作原理、Z檢驗和t檢驗之間的區別以及其他統計概念介紹冠狀病毒大流行使我們大家都成了一個統計學家。我們不斷地核對數字，對大流行將如何發展做出自己的假設，並對何時出現「高峰」提出假設。
  • r語言白噪聲檢驗眼_r語言白噪聲檢驗 - CSDN
    最近還在考慮是否要做一個微信公眾號，因為用手機看csdn的博客效果不是很好。  當然，這些都是之後要考慮的。這一篇文章我們就先來講一下時間序列的知識。  平穩性的檢驗  方法：平穩性檢驗一般可以從時序圖上看或者通過相關性的圖中看出。  我們這裡講一下相關圖的方法。  原理：平穩序列通常具有短期相關性。
  • 讓你成為統計大師的假設檢驗指南
    在這裡，我們抽取了40名學生的1000個樣本（在excel中隨機生成）。讓我們看一下數千個樣本的這些樣本平均值的頻率分布以及其他統計指標：這種分布看起來是否像我們上面研究的那樣？是的，該表也是正態分布的。
  • 假設檢驗的邏輯
    科學研究是去偽存真的過程，假設檢驗則是實現這一過程的基本方法。
  • 統計學中的假設檢驗
    假設檢驗的特點就是採用邏輯上的反證法和依據統計上 的小概率原理。小概率事件在單獨一次的試驗中基本上不會發生，可以不予考慮。在假設檢驗中，我們做出判斷時所依據的邏輯是：如果在原假設正確的前提下，檢驗統計量的樣本觀測值的出現屬於小概率事件，那麼可以認為原假設不可信，從而否定它，轉而接受備擇假設。
  • r語言做白噪聲檢驗_r語言中如何做白噪聲檢驗 - CSDN
    最近還在考慮是否要做一個微信公眾號，因為用手機看csdn的博客效果不是很好。  當然，這些都是之後要考慮的。這一篇文章我們就先來講一下時間序列的知識。  平穩性的檢驗  方法：平穩性檢驗一般可以從時序圖上看或者通過相關性的圖中看出。  我們這裡講一下相關圖的方法。  原理：平穩序列通常具有短期相關性。
  • z檢驗和t檢驗 - CSDN
    均值對比的假設檢驗方法主要有 Z 檢驗和 T 檢驗，它們的區別在於 Z 檢驗面向總體數據和大樣本數據，而 T 檢驗適用於小規模抽樣樣本。下面分別介紹 Z 檢驗和 T 檢驗。 Z 檢驗需要事先知道總體方差，另外，如果總體不服從正態分布，那麼樣本量要大於等於 30 ；如果總體服從正態分布，那麼對樣本量沒有要求。
  • 假設檢驗的基本步驟
    假設檢驗的基本步驟　　假設檢驗的基本思想是：根據所獲樣本，運用統計分析方法，對總體X的某種假設 做出接受或拒絕的判斷。在這裡，備擇假設還可能有兩種設置形式，它們是：　　： <1.40或 ： >1.40　　備擇假設的不同將會影響下面拒絕域的形式，今後稱　　對 的檢驗問題是雙側假設檢驗問題　　對 的檢驗問題是單側假設檢驗問題　　對 的檢驗問題也是單側假設檢驗問題　　註：若假設是關於總體參數的某個命題
  • 假設檢驗學習筆記
    在實際工作和研究中，往往只能獲得數據的一部分，通常指這個數據為樣本，而通過樣本對整體的估計被稱為假設檢驗。假設檢驗分析思路為了得到用戶的年齡情況，參數估計，基於用戶樣本數據估計整體用戶年齡。假設檢驗思路根據經驗或者其他方面的信息假設一個總體用戶的年齡的可能值，在根據樣本情況，使用工具來驗證假設是否正確。
  • 檢驗k的方法 - CSDN
    在對數據建模前需要做數據探索，比如做特徵相關性的時候，經常會用到假設檢驗，很多時候我們需要對數據做正態性檢驗，進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 Python 中常用的幾種正態性檢驗方法：scipy.stats.kstest(K-S檢驗)kstest 是一個很強大的檢驗模塊，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他數據分布類型，僅適用於連續分布的檢驗，原假設：數據符合正態分布kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative
  • 什麼是f檢驗 - CSDN
    方差檢驗是多變量t檢驗的延續，對於超過兩個樣本的對比檢驗就無法直接使用獨立T檢驗了，這個時候就需要使用卡方檢驗。例子：冰淇凌老闆想知道三種口味的冰淇凌的銷售情況是否一樣，他有如下的數據巧克力味草莓味原味233234321233343344等等等F檢驗又叫方差齊性檢驗，目的是判斷兩個樣本的總體方差是否相等，計算雙總體樣本檢驗的前提條件。