生物统计与实验设计 置信度(0.05 0.01)是通过实验次数估计值的分布得到的,它是整个分布的期望,这个值的确立需要具体情况具体分析. 肯定很难,因为否定一次很容易.虽然如果没有否定(eg:得到p=0.03即服从0.01下的H0成立),但是仍存在0.01下H0不成立,从而在该置信度下接受H1假设.所以,总是存在小概率事件发生的情况,所以不能因为接受H0假设而认为H0假设成立,接受H0假设不能说明任何事情,所以,研究者期待的结果是拒绝H0而接受H1假设,因为到此就停止了,此时的状态称为具有显著性…

T test 由来已久 T 检验的概念 假设检验的步骤 假设检验可以分为三步: 建立检验假设和确定检验水准 单侧检验与双侧检验 选定检验方法和计算检验统计量 确定P值和做出推断结论 假设检验的两类错误 T test 由来已久 from scipy import stats import numpy as np 假设检验也叫显著性检验,是以小概率反证法的逻辑推理,判断假设是否成立的统计方法. 首先,假设样本对应的总体参数(或分布)与某个一直总体参数(或分布)相同,然后根据统计量的分布规律来分析样本…

生物统计学 统计推断的过程: Ho:XXXX会发生 H1:XXXX不会发生 p:XXXX会发生的概率(概率计算过程),如果是小概率,则H0不可能发生,所以拒绝H0接受H1. 概率计算过程:先设定小概率事件发生概率α,计算得到p值(使用变量分布来计算),将α与p相比较,如果小于α则认定p是小概率,此事件是小概率事件不可能发生,所以拒绝HO假设,接受H1假设. 最后结果:最后的结论有可能是错的,因为存在假阳性结果,所以必须带有置信度来表明可信程度,可信程度是必要前提. 依据H0的设定,备择假设H1作…

一.假设检验 假设检验的基本思路是: 设立零假设(null hypothesis)H0,以及与零假设H0相对应的非零假设(alternative hypothesis)H1,在假设H0成立的前提下,计算出H0发生的概率,若H0的发生概率很低,基于小概率事件几乎不可能发生,所以可以拒绝零假设. 科学研究一般会把我们希望得到的结论当作非零假设,而期望否定的结论当作零假设.只要我们证明零假设发生的概率很小,我们就有理由拒绝零假设,从而接受非零假设. 例如,我希望得到的结论是早上能够八点起床.那么零假设…

学过的统计知识忘光了,飞速恶补了一下能用到的,此篇多有错误今后看到再改= =||| 成对t检验(Paired ttest) 将两组测量值对应相减,再将所得差值看作服从正态分布的随机变量,然后再做关于差值的均值的假设检验. matlab:[h, p, ci, stats] = ttest(x, y, 'name', 'value'); ▷ OPTIONS: …'Alpha' :显著性水平(0, 1) …'Dim' :第一非单值维度(默认) …'Tail' :备择假设类型(‘both’(默认)|'r…

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基…

曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney检验) How the Mann-Whitney test works Mann-Whitney检验又叫做秩和检验,是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验.思想是这样的:假定要检验两组数据之间有没有差异.首先,不管分组把所有数据排序.按照数值大小给定一个值叫做秩.最小的值秩为1,最大的为N(假定两个样本总共有N个观察值).如果有相同的值,就得到相同的秩.相同的值的秩是他们的秩的平均值.如果两组的秩的和差距比较大,就会得出较小的p值,认为这两组间有显著差…

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验…

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N…

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分…