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方差相同个数相同的独立t检验 5.某饲料厂要比较A.B两种配合饲料在养猪生产中的效果,选取12头情况相似的猪,随机分成两组,分别饲喂两种配合饲料,其60天增重(单位:kg)见下表. 饲 料 60d增重 A 21.5 25.0 31.0 23.4 24.5 23.6 B 35.0 34.4 37.8 40.5 32.0 38.0  …
介绍T分布.T检验.Z检验与T检验.P值.相依样本以及配对样本的非独立T检验. T分布 在到目前为止举的所有例子中,我们都假设我们知道总体参数 μ 和 σ,但很多时候,我们并不知道,我们通常只有样本,然后只能通过样本得出所有结论. 通过样本得出样本均值与总体的区别有多大?以及两个样本之间区别多大? 在所有中心值衡量指标中,我们通常使用均值,我们在此情形下要对比的两个样本可以是独立样本或非独立样本.在处理样本数据时,我们必须利用贝塞尔校正系数,根据样本标准偏差估算总体标准偏差. 通常,要看样本均值…
均值比较.单样本T检验(One-sample Test))目的:检验单个变量的均值与给定的某个常数是否一致.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..独立样本T检验(Indpendent-Samples T Test))目的:检验两个独立样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..配对样本T检验(Paired-Samples T Test))目的:检验两个配对样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98…
本节内容: 1:t分布存在的意义是什么 2:t分布的置信区间 3:t分布检验 一.t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的,应用广泛. 例如:对比试验前后病人的症状,证明某种药是否有效: 对比某个班级两次语文成绩,验证是否有提高: 对比某个产品在投放广告前后的销量,看广告是否有效.这些都属于两均值对比的应用. 均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验: 它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据,而T检验适用于小规模抽样样本. 有判断了均值就可以做很多的事情了 二.…
Python - 列联表的独立性检验(卡方检验) 想对两个或两个以上因子彼此之间是否相互独立做检验时,就要用到卡方检验,原以为在Python中实现会像R的chisq.test一样简便,但scipy的stats模块功能实在分得太细,之前查到的是stats中的chisquare方法,但尝试过后发现chisquare实际上是做适合性检验的. e.g. 三种农药的杀虫数据 杀虫效果 甲 乙 丙 死亡数 37 49 23 未死亡数 150 100 57 分析杀虫效果与农药类型是否有关 import num…
https://blog.csdn.net/guanyuqiu/article/details/86006474 https://blog.csdn.net/weixin_42660173/article/details/82527730       交叉验证(Cross Validation)用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下降原始数据(dataset)进行分组,一部分用来为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set).利用训练集…
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 https://github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python/t…
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SPSS输出结果统计表与统计图的专业性编辑及三线表定制格式 世界前三统计软件,SPSS最容易学习,但SPSS默认输出的统计表与统计图美观度与专业度不够好,离发表水平尚有距离,本期咱们就谈谈SPSS图表的优化! 第一部分:统计表的优化 (一)SPSS默认统计表是这个样子滴! 规范的统计表,简称"三线表",不能有竖线和斜线.所以上表不规范! (二)SPSS没有标准三线表格式,先设置近似三线表 菜单操作:编辑菜单-选项,弹出下图:选中-透视表-选择Academic,右边即可展现近似三线表格式…
1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒…