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肖寧21

假設(shè)檢驗的基本原理與基本思想

假設(shè)檢驗的基本原理與基本思想（1）基本原理：“小概率原理” --0.05(小概率)在一次試驗中，小概率事件是不可能發(fā)生的；如果發(fā)生，我們就認為該事件是假的；如果真的發(fā)生了，我們則認為犯錯誤了，統(tǒng)計學(xué)中把這種錯誤稱為“統(tǒng)計學(xué)所犯的錯誤”（“兩類錯誤”）。（2）基本思想首先假定假設(shè)是正確的，然后利用樣本信息來證明假設(shè)是不正確的，即“反證法”。如果樣本信息不能充分的證明假設(shè)是不正確的，我們就認

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hcy吃貓的魚

1.總體信息未知時用估計，總體信息已知時用檢驗；2.以樣本量等于30為界點來劃分大樣本和小樣本；3.當總體非正態(tài)且小樣本時，由于信息匱乏不考慮；4.樣本比例中，n充分大要求np>=5且n(1-p)>=5;5.不能說“某個區(qū)間以90% 的概率包含總體參數(shù)"，也不能說總體參數(shù)有90% 的可能性落在某個區(qū)間；6.一個特定的區(qū)間只能包括或者不包括參數(shù)的真實值；7.概率是用于事前描述，事后描述不能用概率，事

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Aran劉躍然

統(tǒng)計學(xué)精簡筆記（推斷性統(tǒng)計）

估計：總體參數(shù)未知檢驗：總體參數(shù)已知但不知其是否正確預(yù)測：總體參數(shù)確定去預(yù)測未來（也可認為是估計的一種）一、估計1.證明：經(jīng)驗法則與切比雪夫不等式證明了均值、比例、標準差包含了一組數(shù)據(jù)的大部分主要信息，并且可以用這些信息進行總體估計的可能性。2..分類：已參數(shù)估計為基礎(chǔ)，衍生出非參數(shù)估計與半?yún)?shù)估計，共三種估計方法。3.步驟：選定參數(shù)-選定統(tǒng)計量-抽樣分布-估計（一）選定參數(shù)——確定需要估計的參數(shù)

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肖寧21

1.算術(shù)平均數(shù)①定義：數(shù)據(jù)的和與數(shù)據(jù)個數(shù)之比。 ②表示的符號： xbar③計算④特點： A.易受極端值的影響，受max的影響>受min的影響（被平均：算術(shù)平均數(shù)容易受極大值影響）B.各變量值與均值的離差之和等于零（算術(shù)平均數(shù)相當于物體的重心點）C.各變量值與均值的離差平方和最小2.調(diào)和平均數(shù)(harmonic mean) ①定義：變量值倒數(shù)的算術(shù)平均數(shù)的倒數(shù)。 ②表示的符號： H③計算

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趙娜0418

如何理解依賴關(guān)系？

在相關(guān)分析中，有兩種類型的變量 - 依賴和獨立。這種分析的目的是找出自變量的任何變化是否導(dǎo)致因變量的變化?，F(xiàn)在的問題是，研究相關(guān)性的必要性是什么？由于以下原因，相關(guān)性研究在實際生活中非常有用：幾個變量顯示出某種關(guān)系，例如收入和支出，需求和銷售等，因此，在相關(guān)分析的幫助下，這些變量之間的關(guān)系程度可以用一個數(shù)字來衡量。一旦確定了變量的接近程度，我們就可以估計未知變量的值，只要給出另一個變量的值。這可以

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趙娜0418

利用P 值進行檢驗的標準是什么？

P值檢驗比統(tǒng)計量檢驗提供了更多的信息。P值給出的是根據(jù)實際統(tǒng)計量算出的顯著性水平，告訴我們實際的顯著性水平是多少。根據(jù)統(tǒng)計量檢驗，如果拒絕原假設(shè)，也僅僅是知道犯錯誤的可能性是α那么大，但究竟是多少卻不知道，而P值則是算出的犯第一類錯誤的實際概率。1. 單側(cè)檢驗 ? 若p-值>α? ?,不拒絕H0 ? 若p-值< α?, 拒絕H02. 雙側(cè)檢驗 ? 若p-值>α/2? , 不拒絕H0 ? 若p-值

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趙娜0418

統(tǒng)計學(xué)中P值是什么？

當原假設(shè)為真時樣本觀察結(jié)果或更極端結(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，如果出現(xiàn)這種情況，根據(jù)小概率原理，我們就有理由拒絕原假設(shè)，P值越小，拒絕原假設(shè)的理由就越充分。P值的大小取決于三個因素：第一、樣本數(shù)據(jù)與原假設(shè)之間的差異。第二、樣本量。第三、被假設(shè)參數(shù)的總體分布。P 值總結(jié)：1. 是一個概率值2. 如果原假設(shè)為真，P-值是抽樣分布中大于或小于樣本統(tǒng)計量的概率? 左側(cè)檢驗時

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趙娜0418

備則假設(shè)是什么？

盡管原假設(shè)陳述的是兩個總體的均值相等，卻并不表示它是既定的事實，僅是假設(shè)而已。如果原假設(shè)不成立，就要拒絕原假設(shè)，需要在另一個假設(shè)中做出選擇，這個假設(shè)稱為備擇假設(shè)。備擇假設(shè)的特點：1. 與原假設(shè)對立的假設(shè)，也稱“研究假設(shè)”2. 研究者想收集證據(jù)予以支持的假設(shè)總是有不等號: ?≠, ?3. 表示為H1? H1：μ某一數(shù)值? 例如, H1：< 3910(克)，或H1：>3910(

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趙娜0418

原假設(shè)是什么

由于原假設(shè)H0的下標用0表示，所以有些文獻也將此成為“零假設(shè)”。μ是我們要檢驗的參數(shù)。1. 待檢驗的假設(shè)，又稱“0假設(shè)”2. 研究者想收集證據(jù)予以反對的假設(shè)3. 總是有等號=, =4. 表示為H0? H0：μ=某一數(shù)值? 指定為= 號，即=?

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趙娜0418

參數(shù)估計和假設(shè)檢驗有何區(qū)別？

假設(shè)檢驗和參數(shù)估計是統(tǒng)計推斷的兩個組成部分，他們都是利用樣本對總體進行推斷，但推斷的角度不同。參數(shù)估計討論的是用樣本統(tǒng)計量估計總體參數(shù)的方法，總體參數(shù)μ在估計前是未知的。而在假設(shè)檢驗中是先對μ的值提出一個假設(shè)，然后利用樣本信息去檢驗這個假設(shè)是否成立。

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趙娜0418

置信區(qū)間的作用

現(xiàn)實測量中誤差永遠存在，而且不可避免。即使實驗條件再精確也無法完全避免隨機干擾的影響，所以做科學(xué)實驗往往要測量多次，用取平均值之類的統(tǒng)計手段去得出結(jié)果。多次測量，是一個排除偶然因素的好辦法。在科學(xué)實驗中總是會在測量結(jié)果上加一個誤差范圍。這里的誤差范圍（區(qū)間）在統(tǒng)計概率中就叫做置信區(qū)間。簡單來說，置信區(qū)間就是誤差范圍。

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Aran劉躍然

統(tǒng)計學(xué)精簡筆記（描述性統(tǒng)計）

一、數(shù)據(jù)：高級數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)化為低級數(shù)據(jù)（定量數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)化為定性數(shù)據(jù)），推出一個重要規(guī)律：一個重要的規(guī)律：低級數(shù)據(jù)的方法高級數(shù)據(jù)可以用，但高級數(shù)據(jù)的方法低級數(shù)據(jù)不可以用二、描述統(tǒng)計：（五個角度分析） 1.總體規(guī)模的描述——總量指標 ? 按內(nèi)容分：單位總量指標（人、物、…）、標志總量指標（營業(yè)額、利潤、…） ? 按時間不同分：時期指標、時點指標? 按計量不同分：實物指標、價值指標、勞動量指標2..對比關(guān)

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hcy吃貓的魚

1.數(shù)據(jù)既可以是數(shù)字形式，也可以是文字形式；2.根據(jù)能不能用來做運算(加、減、乘、除、比較)來區(qū)分數(shù)字和文字；3.分類數(shù)據(jù)和順序數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為定性數(shù)據(jù)；4.定距數(shù)據(jù)：“0”有現(xiàn)實意義，不能用除法進行比較；5.不同類型的數(shù)據(jù)間可以進行轉(zhuǎn)換，方向只能由高級轉(zhuǎn)向低級，因此在抓取數(shù)據(jù)時盡量抓取高級數(shù)據(jù)；6.低級數(shù)據(jù)的方法高級數(shù)據(jù)可以用，反之不行；7.眾數(shù)：分類數(shù)據(jù)的方法分位數(shù)：順序數(shù)據(jù)的

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于家崎

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計學(xué)（724）

什么是統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)是一門收集，處理，分析，解釋并從中得出結(jié)論的科學(xué)。核心：數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析步驟：收集數(shù)據(jù)=》處理數(shù)據(jù)=》分析數(shù)據(jù)=》解釋數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)運用在分析數(shù)據(jù)的方法分為兩大類：描述性數(shù)據(jù)方法?？傮w規(guī)模、對比關(guān)系、集中趨勢、離散程度、偏態(tài)、峰態(tài)、......推斷性數(shù)據(jù)分析方法。估計、假設(shè)檢驗、列聯(lián)分析、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、......統(tǒng)計學(xué)的對象是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)有兩種形式：數(shù)字和文字。如何區(qū)分

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michelle.qin

<復(fù)習(xí)>統(tǒng)計學(xué) Day1 - part 1

統(tǒng)計學(xué)：一門收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從中得出結(jié)論的科學(xué)?！静襟E】收集數(shù)據(jù)→處理數(shù)據(jù)→分析數(shù)據(jù)→解釋數(shù)據(jù) 抓取清洗方法：兩大類爬數(shù) （1）描述性分析方法

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Jiapingyue

如何選擇主成分

1.第一主成分能夠攜帶50%的信息2.如果第一條未滿足，則要求第一主成分＋第二主成分攜帶70%的信息3.第一主成分/第二主成分>3?4.主成分的主要目的是為了將信息壓縮在第一第二主成分中5.把更多的變量壓縮成更少的主成分

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liting李

Logit對數(shù)線性模型

在對數(shù)線性模型中，多個定類變量間是互為因果的關(guān)系（即相關(guān)關(guān)系），并無自變量與因變量的區(qū)分，研究目的在于探討變量間的關(guān)聯(lián)強度和性質(zhì)。但有時研究者會面臨變量間有自變量和因變量的區(qū)分的情境。在基本統(tǒng)計學(xué)中，當研究者面對的問題性質(zhì)是兩個定類變量間有自變量和因變量的區(qū)別，目的在于探討兩個變量間的因果關(guān)系時，多是以卡方齊性檢驗來進行假設(shè)檢驗。但自變量個數(shù)在兩個以上時，卡方齊性檢驗就不再適用，而必須改用logi

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若水若谷

統(tǒng)計學(xué)：t檢驗和方差分析有何區(qū)別？

方差分析更適用于多分類變量與數(shù)值變量的相關(guān)檢驗，而t檢驗只能判斷兩兩總體間的差異

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anranhui

統(tǒng)計分布

樣本的卡方分布：多個標準正態(tài)分布的平方和，規(guī)律：用來分析樣本方差的，卡方分布隨著樣本量的增大，趨于正態(tài)分布。小樣本t分布一致收斂。所以可以在生活中無視樣本大小，使用t分布。樣本方差做除法乘一個常數(shù)。服從正太分布。對比方差用F分布。對比兩個事物的離散程度。

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liuyong2730

概率密度函數(shù)如何理解？

一直對概率密度函數(shù)感到費解，今天在重新看了老師的錄播視頻，又在網(wǎng)上查了下，終于明白了。概率密度函數(shù)是概率函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，有點像物理中物體質(zhì)量密度的概念。一個物體在某點處的密度，就是質(zhì)量函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，而密度取值則是該點處導(dǎo)數(shù)的極限的值。質(zhì)量就是對某段區(qū)間求的積分，密度越大，對積分的大小（質(zhì)量大?。┑挠绊懺酱?。質(zhì)量一定是對空間的體積而言的，一個點是沒有質(zhì)量的。同理，概率是密度函數(shù)在某段區(qū)間的積分，概率一定是

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