t检验能用来进行两个处理平均数之间的假设检验，但一般研究会出现多个处理优劣的比较，即需要进行多个处理平均数的假设检验，此时t检验不再适用，具体表现在检验量增加，如k个处理，要进行k*(k-1)/2次检验；未充分利用试验资料所提供的全部信息使得误差估计的精确性降低，从而降低了灵敏度；推断的可靠性降低，未比较两个平均数秩次问题，检验的Ⅰ型错误率大。【无效假设指的是数据间差异不显著，备择假设则认为其显著
研究中常见两组的进行比较。即是一种事物相比另一种，有什么样的变化。如果这个变量是类别型，则可以直接使用相关性分析的方法
原创
2022-05-09 21:20:32
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1、前言如果数据集只含有200，那么可以直接使用正态性检验，如果数据集有200000个，那么就不要
原创
2023-01-04 18:06:27
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SPSS配对样本T检验步骤及结果分析以SPSS26.0为例。写一个完整的配对样本T检验的步骤以及分析分享给大家。这里的数据为随机编辑数据。成绩实验班前测成绩实验班后测成绩1319252620252627141716211623252724262729一、步骤：1.首先将数据导入SPSS2、点击“分析”——“比较均值”——“成对样本T检验”3、将成绩拉入“配对变量”中，点击确定即可。4.
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2024-06-07 13:36:28
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T检验，F检验1.导语2.假设检验2.1 原假设与备择假设2.2 接受域与拒绝域2.3 两类错误3.单样本的假设检验3.1 选择零假设和对立假设3.2 选择显著水平α3.3 决定检验统计量，由此统计量及α来确定检验的决策规则，并用P值或临界值描述3.4 从总体取一随机样本，并从样本计算检验统计量的值，若可能，计算P值3.5 举例1.导语要在某个指标上对比两个模型的好坏，我们可以直接
原创
2022-06-23 17:17:59
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# 数据分析中T检验双样本异方差检验的表头设置方案
## 1. 问题背景
在数据分析中，我们经常需要比较两个样本之间的差异，以验证某个假设是否成立。T检验是一种常用的统计方法，用于比较两个样本均值是否存在显著差异。当两个样本的方差不相等时，需要进行双样本异方差检验。本文将针对这个问题，给出T检验双样本异方差检验如何设置表头的方案。
## 2. 方案概述
T检验双样本异方差检验的目标是比较两个样
原创
2023-09-08 06:32:22
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1、零点咨询（Horizon）（中国）零点研究咨询是源自中国的国际化数据智能服务机构，旗下包括创新数据开发中心、公共事务数据事业群、商业数据事业群、未来商习院。零点有数累积自零点调查创办以来20多年一手数据收集与处理的经验，拥有服务于国内外规模企业、初创企业与公共服务机构的多元实践，聚焦产品互联网化与服务互联网化，基于多元数据汇集与挖掘，支持经济、社会、文化与政策决策。零点研究咨询传承于中国影响力
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2023-08-28 13:05:57
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1.T检验t检验（Student’s t test）是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定，属于母数统计。t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验，主要应用于比较两个平均数的差异是否显著。适用条件 （1）已知一个总体均数； （2）可得到一个样本均数及样本标本差； （3）样本来自正态或近似正太总体；2.主要分类t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。单
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2023-10-02 10:34:10
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T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。一、独立样本t检验1.研究场景独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)
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2023-08-01 22:25:20
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1 样本定义一般样本分为正样本和负样本，通常将响应变量称为负样本，比如贷款的用户为负样本，未贷款的用户为正样本。 在营销场景中有以下几种定义方式，具体的定义方式应根据建模目标而定：2 数据集构建2.1 时间窗口选择一般一个用户的时间窗口分为观察期和表现期。以信贷为例，观察期是指用户申请信贷产品前的时间段，在该时间段内进行特征的生成，表现期是定义好坏标签的时间窗口，如果在这个时间窗口触发坏定义，就是
1、前言 当数据不能满足正态性和方差齐次性条件，又相比较多足数据差异时，常。
原创
2023-01-04 18:05:59
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定义：T检验适合小样本统计分析，通过比较数据的均值，研究两组数据是否存在差异Z检验 面向总体数据和大样本数据的均值对比的假设检验 （一般很难做到所以t检验使用的更多）F检验 （方差分析），检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对实验指标的影响是否显著。（不同处理组的均值间的差别来源有两个：实验条件和随机误差，通过分析不同来源变异对总变异的贡献大小来确定可控因素对研究结果影响力的大小
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2023-09-16 13:56:58
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数据分析之正态分布检验及python实现 一、总结 一句话总结： 就是非常简单的用正态分布的公式画个图即可，简单方便：y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig) 二、数据分析之正态分布
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2020-07-23 13:20:00
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T检验，亦称student t检验（Student'st test），主要用于①样本含量较小（例如n<30），②总体标准差σ未知的③正态分布资料。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z检验、卡方检验并列。T检验分为三种方法：单一样本t检验（One-samplet 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
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2014-11-18 15:03:39
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单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著，而双总体t检验则是检验两个样本平均数与其各自所
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2024-05-14 11:08:22
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数据分析方法（五）：假设检验分析方法
假设检验分析方法的底层思想其实很简单，就是逻辑推理。这个逻辑推理在我们生活中无处不在，如果你看过《神探狄仁杰》、《白夜追凶》、《唐人街探案》这些破案片，就会发现剧中的破案高手都有一个破案套路，那就是先假设某个人是嫌疑人，然后找证据。如果有足够的证据证明该嫌疑人犯罪，才宣判嫌疑人有罪。同样在现实中，法官在审理案件的过程中，也首先会假设被告方无罪
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2023-11-27 14:56:13
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R语言几个常用的数据模型总结
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2022-11-10 09:49:37
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一、环境搭建数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook二、导入包2.1数据处理包导入import numpy as np
import pandas as pd注：numpy是Numerical Python的简称，是一个科学计算的包，可用来矩阵运算，处理线性代数的常见问题。pandas是panel data和data analysis的组合词，原来是用来处理计量经济
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2023-09-21 14:53:53
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相关分析（关联性分析）概述 什么是相关分析（关联性分析） 相关分析是用于考察变量间数量关系密切程度的分析方法，例如：
身高与体重的关系
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几乎所有涉及到多个变量的假设检验方法，都可以被看作是这些变
量间的关联性分析
t
检验：分组变量与连续因变量间的关联性分析
卡方检验：行、列分类变量间的关联性分析
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2024-03-06 23:21:09
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脚注: 以下内容均为个人总结，便于日后查阅。如有不对地方，还请及时指正。案例： 在互联网等行业中，大家会对产品、排序模型、机制策略等模块不断迭代/创新，来提升整个App的用户体验。那么，怎样能够确认这些模块的迭代/创新是有效性的呢？ 常见的就是创建一套AB实验系统，通过预先设立的实验生命周期，以及实验所需达到的最小样本量，结合严谨的去异常逻辑和统计学假设检验方法，最终获得一份实验报表，来衡量本
