一：背景 这几天重新复习了一下以前经典的假设检验方法。包括之前使用excel来做一些简单的统计分析。 假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容， 其目的是比较总体参数之间有无差别。
SD是标准偏差，反映的是样本变量值的离散程度。SEM是标准误差，反映的是样本均数之间的变异。 SD为样本标准差 ，根据标准差SD能反映变量值的离散程度 。正负值就是在计算好的SD上加个正负号， 表示在这个范围内波动；在平均值上加上或者减去这个数字，都认为在正常范围
统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相
在对数据进行线性回归计算之后,我们能够得出相应函数的系数, 那么我们如何知道得出的这个系数对方程结果的影响有强呢?所以我们用到了一种方法叫 coefficient of determination (决定系数) 来判断 回归方程 拟合的程度.首先我们先定义几个概念1. Sum Of Squares Due To Error 对于第i个观察点, 真实数据的Yi与估算出来的Yi-head的之间的差称为
1、欧式距离 (Euclidean distance) 2、绝对距离（Manhattan distance） 3、Minkowski 距离 绝对距离是q=1时的Minkowski距离；欧氏距离是q=2时的Minkowski距离。Minkowski距离的优点是定义直观，计算简单；缺点是没有考虑到变量间的相关关系。基于此引进马氏距离。4、马氏距离（Mahala
1、Spearman 相关就是对应数据秩（即数据的排序）的pearson 相关。
一、与配对设计的区别 1、配对设计中同一对子的两
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