一.概念.条件及目的 1.概念 要理解样本方差的自由度为什么是n-1,得先理解自由度的概念: 自由度,是指附加给独立的观测值的约束或限制的个数,即一组数据中可以自由取值的个数. 2.成立条件 所谓自由取值,是指抽样时选取样本,也就是说:只有当以样本的统计量来估计总体的参数时才有自由度的概念,直接统计总体参数时是没有自由度概念的. 3.目的 自由度概念,是为了在通过样本进行参数估计时,剔除系统误差,实现无偏估计. 设A'=g(X1,X2,...,Xn)是未知参数A的一个点估计量,若A'满足E(A'

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

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

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   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,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,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.

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) 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:QQ231469242 #mental group1=[2,2,3,4,4,5,3,4,4,4]#physicalgroup2=

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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

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

现实中常常需要挖掘两种因素之间的关联,Welch's t检验很适合其中的nomial-numerical的关系挖掘.比如天气状况对销量的影响,或者天气情况对交通流量的影响等等.我们可以按照下雨/不下雨将样本总体划分为两个样本,然后对比这两个样本的情况下numerical型变量的均值差异的显著性.下面以天气情况对销量的影响为例,使用Welch's t检验来分析. 假定样本$S_i=\{X_t|W_t=w_i\}; i=1,2; w_1=下雨, w_2=不下雨$,计算这两个样本的统计$t$变量和自由

第二周结束:传说中的T检验 小耿2014-01-21 10:58 本文和上一篇笔记一样:语言十分啰嗦.请大家忍耐…… 以前我不懂统计的时候(现在也不懂),只知道数据出来了要做三件事:1,检验一下数据是否符合正态分布:2,如果符合正态分布,就进行T检验,看P值是否小于0.05:3,如果数据不符合正态分布,就用另外的“非参数检验”.但是我完全不明白这些名词背后是什么原理. 这些原理是这样的: 举个例子:好比我们有一个H0假设(不希望出现的假设)说:“抽烟人群的肺活量和非抽烟人群没有差异”.我们已经知

方差分析与两样本T检验. 1.首先可以看到方差分析(ANOVA)包含两样本T检验,把两样本T检验作为自己的特例.因为ANOVA可以比较多个总体的均值,当然包含两个总体作为特例.实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布.因此,这时候二者检验效果完全相同.T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同: 1)各个组的样本数据内部要相互独立,2)各组皆要正态分布3)各总体的方差相等.上述这3个条件完全相同. 2.如果说要指出差别,则区别仅在下列一点上:

从具有t值来看,你是在进行T检验.T检验是平均值的比较方法. T检验分为三种方法: 1. 单一样本t检验(One-sample t test),是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异.例如,你选取了5个人,测定了他们的身高,要看这五个人的身高平均值是否高于.低于还是等于1.70m,就需要用这个检验方法. 2. 配对样本t检验(paired-samples t test),是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异.比如,你选取了5个人,分别在饭前和饭后测量了他们的体重,想检测吃饭对他们的体

Chi-square distribution introduction 这个视频真的好,完美地解释了卡方统计量是怎么来的! 我们有一个标准正态分布的总体,我们从其中抽一次,取该值的平方就是Q1统计量:抽两次,取两次值得平方和,就是Q2统计量:以此类推... 这就是自由度逐渐增加的卡方分布. 卡方分布 可以用于比较两组数(A和B)是否来源于一个分布,假设B和A同分布(通常假设为正态分布),那么就可以推出B的期望值. 然后就可以计算这两组数的卡方统计量,查表. 常见的一个例子就是检验赌博机/硬币是

转自:https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3440575.html 1.定义 Fisher's exact test( 费希尔精确检验) 是用于分析列联表(contingency tables)统计显著性检验方法,它用于检验两个分类的关联(association).虽然实际中常常使用于小数据情况,但同样适用于大样本的情况. //显著性检验都和P值挂钩. 2.例子

转自:https://www.applysquare.com/topic-cn/78TAnIzZ6/ https://zhidao.baidu.com/question/1756050828556997148.html 1.简单说法 df是自由度的意思. 自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的自变量的个数,称为该统计量的自由度. 2.详解 在样本方差计算中,分母不是样本数量,而是样本量减一,人们一般认为减一是因为缺少一个自由度的原因,那么这个自由度的概念到底是什么

1.什么是T test? t-test:比较数据的均值,告诉你这两者之间是否相同,并给出这种不同的显著性(即是否是因为偶然导致的不同) The t test (also called Student’s T Test) compares two averages (means) and tells you if they are different from each other. The t test also tells you how significant the differences

今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验 ( Kruskal-Wallis检验). 还是以SPSS教程为例: 假设:HO:   不同地区的儿童,身高分布是相同的 H1: 不同地区的儿童,身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示: 提示:此样本数为4个(北京,上海,成都 ,广州)每个样本的样本量(观察数)都为5个 即:K=4>3   n=5,  此时如果样本逐渐增大,呈现出自由度为K-1的平方的分布,(即指:卡方检验) 点击“分析”——非参数检验——旧对话框—

三人行,必有我师,是不是真有我师?三种不同类型的营销手段,最终的营销效果是否一样,随即区组秩和检验带你进入分析世界 今天跟大家讨论和分享一下:spss-Friedman 秩和检验-非参数检验-K个(多个)相关样本检验,下面以“数学,物理,生物”样本数据为例, 假设:H0:  数学,物理,生物三门课程的总体分布是相同的 H1:数学,物理,生物三门课程的总体分布是不相同的. 样本数据如下所示: 从上图可以看出:处理组为:3组 (假设用K表示)      区组为:5组 (我们只取前面的5组) (假设用

了解什么是有效大小,尝试一个单一样本t检验的完整示例. 效应量 调查研究的一个重要方面是效应量,在实验性研究中或存在处理变量的研究中,效应量是指处理效应的大小,意思很直观: 在非实验性研究中,效应量是指变量之间的关系强度,在 z 检验或 t 检验中,最简单的效应量衡量指标是均值差异,即两个均值之间的差异,在 z 检验或单样本 t 检验中,均值差异等于 x 拔减去 μ,当变量的含义很容易明白时,也就是说不需要专门的训练就知道其中的含义,这时候均值差异就很有用. 来做一道小测试题,以下哪些变量的含义