參數檢驗 - CSDN

2020-12-20 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

 

 

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