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liting李

統(tǒng)計(jì)中t值和p值的區(qū)別

1、t值，指的是T檢驗(yàn)，主要用于樣本含量較小（例如n

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liting李

統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)中為什么P值越小，拒絕原假設(shè)的理由就越充分

假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件(P

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liting李

假設(shè)檢驗(yàn)p值為什么是拒絕原假設(shè)的最低顯著性水平？

p值說(shuō)的是你算出來(lái)的一個(gè)檢驗(yàn)變量所對(duì)應(yīng)的概率值，比如算出來(lái)p值是10%，說(shuō)的就是，你如果以此為界拒絕原假設(shè)的話，那么有10%的可能性要犯錯(cuò)誤，就是說(shuō)本來(lái)原假設(shè)對(duì)，但是你卻給拒絕了。所以說(shuō)p值越大，拒絕原假設(shè)的理由越不充分，有時(shí)候p值算出來(lái)接近0，就說(shuō)明，你以這個(gè)數(shù)為界，如果拒絕原假設(shè)，那么你不可能犯錯(cuò)誤，就說(shuō)明你這個(gè)數(shù)字非常不符合原假設(shè)。

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liting李

SPSS中P值的右上角有個(gè)b是什么意思

那個(gè)備注 b 你完全可以無(wú)視它。關(guān)于F值的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)和大小主要還是要依據(jù)后面的sig的值的，這里的F就是針對(duì)整體回歸模型進(jìn)行的方差檢驗(yàn)，至于方差檢驗(yàn)F是否顯著，則需要看其對(duì)應(yīng)的sig值，它本身的大小沒(méi)有一定的標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)是跟不同原始數(shù)據(jù)計(jì)量單位有關(guān)系的。

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liting李

這個(gè)是和0.05比較嗎？小于0.05就代表不顯著，拒絕原假設(shè)

SPSS中，顯著性上圖所示，這個(gè)是和0.05比較嗎？小于0.05就代表不顯著，拒絕原假設(shè)嗎？答：是的，拒絕原假設(shè)的最小顯著性水平是0.05，至少要0.05，當(dāng)小于0.05，說(shuō)明越來(lái)越顯著，可以推翻原假設(shè)，也就是拒絕原假設(shè)。

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liting李

0.00b是什么意思，怎么看是否顯著？

在SPSS中，處理數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)以下結(jié)果： 0.00b是什么意思，怎么看是否顯著？答：常用 P>0.05 表示差異性不顯著；0.01

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田齊齊

相關(guān)系數(shù)的解釋

相關(guān)系數(shù)是最早由統(tǒng)計(jì)學(xué)家卡爾·皮爾遜設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是研究變量之間線性相關(guān)程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究對(duì)象的不同，相關(guān)系數(shù)有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線性相關(guān)程度的量。由于研究對(duì)象的不同，相關(guān)系數(shù)有如下幾種定義方式。簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)：又叫相關(guān)系數(shù)或線性相關(guān)系數(shù)，一般用字母r 表示，用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)變量間的線性關(guān)系。

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liting李

R方的中文名是什么

判定系數(shù)或者判別系數(shù)。

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讀童話的狼

峰值在左側(cè)是右偏分布嗎？

是的，同樣的還有左偏分布，對(duì)稱分布等，還可以通過(guò)箱線圖來(lái)看出

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田齊齊

統(tǒng)計(jì)學(xué)里R^2表示什么?

統(tǒng)計(jì)學(xué)里R^2表示：決定系數(shù)，反應(yīng)因變量的全部變異能通過(guò)回歸關(guān)系被自變量解釋的比例。如R平方為0.8，則表示回歸關(guān)系可以解釋因變量80%的變異。換句話說(shuō)，如果我們能控制自變量不變，則因變量的變異程度會(huì)減少80%。該統(tǒng)計(jì)量越接近于1，模型的擬合優(yōu)度越高。

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讀童話的狼

內(nèi)生性是什么？有什么影響？

內(nèi)生性是因?yàn)閤與殘差相關(guān)引起的，殘差中沒(méi)有完全剔除x的效用，也即是有用的信息沒(méi)有完全放到模型中，影響模型效果

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趙娜0418

四分位差是什么？

上下四分位數(shù)之差用于衡量中位數(shù)的代表性不受極端值影響反映了中間50%的數(shù)據(jù)的離散程度也稱為內(nèi)距或四分內(nèi)距對(duì)順序數(shù)據(jù)離散程度的測(cè)度

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趙娜0418

平均差的性質(zhì)及公式

數(shù)學(xué)性質(zhì)較差，實(shí)際中應(yīng)用較少能反應(yīng)一組數(shù)據(jù)離散程度各變量與其平均數(shù)離差絕對(duì)值的平均數(shù)

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趙娜0418

怎樣解釋切比雪夫不等式

切比雪夫不等式? 對(duì)于k=2，3，4，該不等式的含義是1. 至少有75%的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi)2. 至少有89%的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減3個(gè)標(biāo)準(zhǔn) 差的范圍之內(nèi)3. 至少有94%的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減4個(gè)標(biāo)準(zhǔn) 差的范圍之內(nèi)對(duì)于任意分布形態(tài)的數(shù)據(jù)，根據(jù)切比雪夫不等式，至少有1-1/k方的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減k個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)。其中k是大于1的任意值，但不一定是整數(shù)

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趙娜0418

概率都有什么性質(zhì)？

概率①由于事件的頻數(shù)總是小于或等于試驗(yàn)的次數(shù)，所以頻率在0~1之間，從而任何事件的概率在0~1之間，即0≤P(A)≤1.②每次試驗(yàn)中，必然事件一定發(fā)生，因此它的頻率為1，從而必然事件的概率為1，如，在擲骰子試驗(yàn)中，由于出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)最大是6，因此P(E)=1③每次試驗(yàn)中，不可能事件一定不出現(xiàn)，因此他的頻率為0，從而不可能事件的概率為0.如，在擲骰子試驗(yàn)中，P(F)=0④當(dāng)事件A與B

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田齊齊

多重共線性與統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)有什么區(qū)別，怎么區(qū)分？

多重共線性與統(tǒng)計(jì)假設(shè)沒(méi)有直接關(guān)聯(lián)，但是對(duì)于解釋多元回歸的結(jié)果非常重要。相關(guān)系數(shù)反應(yīng)兩個(gè)變量之間的相關(guān)性；回歸系數(shù)是假設(shè)其他變量不變，自變量變化一個(gè)單位，對(duì)因變量的影響，而存在多重共線性（變量之間相關(guān)系數(shù)很大），就會(huì)導(dǎo)致解釋困難；比如y~x1 x2；x·1與x2存在多重共線性，當(dāng)x1變化一個(gè)單位，x2不變，對(duì)y的影響；而x1與x2高度相關(guān)，就會(huì)解釋沒(méi)有意義。

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趙娜0418

什么是事件的獨(dú)立性？

事件的獨(dú)立性答：一個(gè)事件的發(fā)生與否并不影響另一個(gè)事件發(fā)生的概率，則稱兩個(gè)事件獨(dú)立若事件A與B獨(dú)立，則P(B|A)=P(B)， P(A|B)=P(A) 乘法公式可簡(jiǎn)化為 :P(AB)=P(A)·P(B)

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田齊齊

最大似然估計(jì)與最小二乘法有什么區(qū)別？

最小二乘法是基于幾何意義上距離最小最大似然估計(jì)是基于概率意義上出現(xiàn)的概率最大最小二乘法：對(duì)數(shù)據(jù)分布無(wú)要求最大似然估計(jì)：需要知道概率密度函數(shù)

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田齊齊

為什么要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)？

1）實(shí)際上完全沒(méi)有關(guān)系的變量，在利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算時(shí)也可能得到一個(gè)較大的相關(guān)系數(shù)值（尤其是時(shí)間序列數(shù)值）2）當(dāng)樣本數(shù)較少，相關(guān)系數(shù)就很大。當(dāng)樣本量從100減少到40后，相關(guān)系數(shù)大概率會(huì)上升，但上升到多少，這個(gè)就不能保證了；取決于你的剔除數(shù)據(jù)原則，還有這組數(shù)據(jù)真的可能不存在相關(guān)性；

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田齊齊

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別是什么？

理論上來(lái)說(shuō)，無(wú)論數(shù)據(jù)啥樣，你都可以用任意參數(shù)或非參數(shù)檢驗(yàn)。但是，關(guān)鍵問(wèn)題是，如果數(shù)據(jù)偏離正態(tài)分布很多的話，參數(shù)檢驗(yàn)的功效很低，也就是大大增加了假陰性率，也就是本來(lái)p應(yīng)該小于0.05，現(xiàn)在檢驗(yàn)不出來(lái)了。而這個(gè)時(shí)候，非參數(shù)檢驗(yàn)的功效就會(huì)超過(guò)參數(shù)檢驗(yàn)，從而能檢驗(yàn)出陽(yáng)性結(jié)果。還有，憑什么認(rèn)為某些數(shù)據(jù)總體一定符合正態(tài)分布，依據(jù)中心極限定理？這個(gè)要求多個(gè)變量相互獨(dú)立，真實(shí)世界能滿足這個(gè)條件嗎？再有，就算總體

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