【统计学】4.数据的概括性度量4.1 集中趋势的度量4.2 离散程度的度量4.3 偏态与峰态的度量学习目标1.集中趋势各测度值的计算方法2.集中趋势各测度值的特点及应用场合3.离散程度各测度值的计算方法4.离散程度各测度值的特点及应用场合5.偏态与峰态的测度方法6.用excel计算描述统计量并进行统计4.1 集中趋势的度量集中趋势（central tendency）1.一组数据向其中心值靠拢的倾向
# 使用R语言实现霍特林T方分布函数
霍特林T方分布是一种用于统计分析的分布，对于新手来说，了解和实现这一分布函数在R语言中可能会有些挑战。本文将详细介绍如何在R中实现霍特林T方分布函数。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 流程步骤
下表总结了实现霍特林T方分布函数的主要步骤：
| 步骤 | 描述
0 霍特林模型在Hotelling模型中，产品在物质性能上是相同的，但在空间位置上有差异。因为不同位置上的消费者要支付不同的运输成本，他们关心的是价格与运输成本之和，而不单是价格。1 情形1 商店位于两个端点假定有一个长度为1的线性城市，消费者均匀地分布在[0,1]区间，分布密度为1。假定在这个城市中有两个商店，分别位于城市的两端，商店1在，商店2在，出售物质性能相同的产品。假定每个商店提供单位产
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2023-12-15 11:42:54
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新霍特林模型(霍特林―兰卡斯特―赫尔普曼模型)[编辑]新霍特林模型概述新霍特林模型假定消费者并非偏好完全相同，不会像迪克西特-斯蒂格里茨-克鲁格曼模型假定的那样每种东西都买一点，而是只从一个供应商那里购买某种产品。这种偏爱的供应商可能是由于地理上的接近，这时运输成本是重要的，所以区位是影响垄断竞争产业的重要因素。霍特林(H. Hotelling)说明了双头垄断会导致差异极小化(假定排除了定价问题)
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2023-11-01 09:13:19
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t检验适用范围、实际案例以及R语言的实现。因文章内容过长，所以分为上下两篇t检验(t test）亦称 t检验，以t分布为基础，是定量资料分析中最常用的假设检验方法。（ 显著性检验的一种，以此来判定数据的差异是由于误差导致的还是真的有差异） t检验的应用条件为：①在单样本t检验中，总体标准差 未知且样本含量较小（n < 30/50)时，要求样本来自
本文介绍假设检验的概念，以及如何实现T检验。包括单样本T检验、双样本T检验以及配对样本T检验。假设检验假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。R语言提供t.test()函数执行不同类型T检验，语法如下：# y为null 为单样本T检验t.test(x, y = NULL, altern
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2022-04-21 13:34:26
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本篇来介绍两种常见的统计检验方法：t检验和F检验。目录如下：1 t检验1.1 单样本t检验1.2 独立样本t检验1.3 配对样本t检验1.4 单尾检验2 F检验1 t检验t检验适用于样本量较小、总体方差未知的正态分布的检验。单样本t检验用于检验样本均值是否显著异于给定的总体均值；双样本t检验用于检验两个样本的均值是否存在显著差异，或均值之差是否显著异于给定值，又分为独立样本t检验和配对样本t检验。
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2023-06-17 19:37:44
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原标题：R语言数据实战 | 统计检验1、单个总体均值的t检验1. 什么是检验？检验(test)是统计学中最重要的概念之一，在科学研究和实际业务中都有着广泛的应用。用一句话来概括就是：人们希望通过掌握的数据和其他背景知识确认某个假设是否成立(比如某种药物是否有效，股票是否有上扬的趋势，一种汽车的油耗是否为15mpg，一组病人血压的均值是否大于120mmHg)。考虑一个只有赢或者输两种情况的赌局，每次
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2023-11-16 22:36:59
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T检验与方差分析背景介绍R语言实操过程--t test单样本t检验两个独立样本t检验配对t检验R语言实操过程--anova单因素方差分析多重比较双因素方差分析完整代码 之前与大家分享了数据的独立性、正态性、方差齐性检验。如果还不清楚，大家可以通过这篇推文来学习和理解 如何规范你的数据分析？。若满足所有条件，可选择参数分析进行，否则必须选择非参数分析。参数分析主要包括两组样本的t-test
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2023-05-22 23:01:51
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题目1 一位老师想要检查3种不同的教学方法的效果，为此随机地选取水平相当的15位学生，把他们分为3组，每组5人，每一组用一种方法教学，一段时间以后，这位老师对15位学生进行统考，成绩见下表，问这3种教学方法的效果有没有显著差异。问题2 水泥凝固时放出的热量y与水泥种4种化学成份x1、x2、x3、x4有关，今测得一组数据如下，试通过逐步回归确定最优的线性模型。 第一题的操作是：把相应数据改成 然后在
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2023-08-08 18:35:37
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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> int main() { srand((int)time(NULL)); int luckyDay = rand() % 3 ...
一、价格博弈低价的人会获得更多的市场，获得更多的收益，那么大家最后的均衡就是都低价了。陷入了囚徒困境。这种情况下有一种跳出囚徒困境的办法，就是成立某种价格协会，入会要交押金，然后协商一个市场价，大家都不低价，低价的人就没收押金，只要押金比他低价赚到的钱要多，那么大家就会守规矩了。二、修路博弈（公共品悲剧）修路会花钱，但是修好大家都有收益，一个人修要全包代价，但是两个人可以均摊代价，最后博弈的结果是
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2024-10-18 06:40:37
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# 滑动t检验在R语言中的实现
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何在R语言中实现滑动t检验感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解整个过程。滑动t检验是一种统计方法，用于比较两个样本的均值，以确定它们是否显著不同。
## 滑动t检验流程
首先，让我们通过一个表格来了解滑动t检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 选择滑
原创
2024-07-19 11:49:38
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# 霍特林分布函数及其在R语言中的实现
霍特林分布（Gumbel Distribution）是一种用于描述极端值的概率分布，尤其在统计学、气象学、工程等领域中广泛应用。它主要用于处理极端大值（如最高气温、洪水等）或极端小值（如最低气温、极端干旱等）。本文将介绍霍特林分布的定义及其性质，并通过R语言代码进行示例展示，帮助大家更好地理解这一统计概念。
## 1. 霍特林分布的定义
霍特林分布是在
单样本T检验小贴士 T检验，亦称student T检验(Student's T test)，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。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。它与F检验、卡方检验并列。T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。 上期，我们详细学习了参数类假设检验：比较均
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2024-03-11 11:44:24
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I.单样本t检验例1. 有原始数据的t检验已知某水样中含碳酸钙的真值为20.7mg/L，现用某法重复测定该水样12次，碳酸钙的含量分别为..问该法测定碳酸钙含量所得的均值与诊治有无显著差异？x <- c(20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.60,20.99,20.42,20.90,22.99,23.12,20.89)
t.test(x, alternative
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2023-08-02 15:49:49
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tag:wqs二分 这个 \(k\) 长得一脸wqs二分的样子，实际上确实也是wqs二分。 如果给每个物品都加上一个 \(dlt\)，那么 \(dlt\) 越大，选的数就越多。 所以就二分这个 \(dlt\) 了。 然后 dp 可以 \(O(n)\) 解决。 \(f[i]+a_i\to f[i+m] ...
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2021-07-13 15:08:00
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简介虽然说是同时进行t检验，但是这是一种通用的方法，当然也可以同时进行方差分析、正态性检验、方差齐性检验、秩和检验等等。在spss中进行这些检验时，不管有多少列变量，只要都选中，就可以一次全部进行检验，在R语言里当然也可以！主要是通过rstatix这个包完成，数据格式要求是长数据，或者说整洁数据。实战下面通过一个例子进行说明，可能有些不太适当，只是演示使用方法。60个病人随机分为实验组和对照组，每
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2023-06-25 10:41:42
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文章目录因子分析简介因子分析一般模型因子分析步骤因子分析结果解释 因子分析简介 因子分析由斯皮尔曼在1904年提出，其在某种程度上可以被看成主成分分析的推广和扩展。 因子分析通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，由于归结出的因子个数少于原始变量的个数，但它们又几乎包含原始变量的全部信息，所以也是对原有数据的降维。 由于因子往往比主成分更易得到解释，故因
在统计学和数据分析中，双样本 t 检验是一种用于比较两个样本均值的方法，帮助我们理解两个不同群体之间的显著性差异。通过 R 语言实现双样本 t 检验，不仅可以快速处理数据，还能有效呈现分析结果。以下是对如何用 R 语言进行双样本 t 检验的详细记录。
## 背景定位
在数据分析的过程中，研究者们常常需要判断两个样本均值之间是否存在显著差异。传统方法如 Z 检验只能用于已知总体方差的情况，而双样
