参数检验正态均值的检验单样本的均值检验两样本的均值差异正态方差的检验单样本的方差检验双样本的方差检验二项分布的总体假设检验非参数检验参考资料 参数检验正态均值的检验单样本的均值检验群体方差已知，构造z统计量服从正态分布群体方差未知，构建t统计量服从自由度为n-1的t分布例：测的灯泡的寿命服从正态分布，但参数未知。先抽样159 280 101 212 224 379 179 264 222 362
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2023-06-20 17:36:32
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作者简介Introduction 姚某某 这一节主要总结数据分析中聚类分析的思想。聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内相似性（同质）越大，组间差别越大，说明聚类就越好。举个栗子：把生物按照界（Kingdom）、门（Phylum）、纲（Class）、目（O
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2023-06-20 13:16:28
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第七章、异常值检测（离群点挖掘）概述： 一般来说，异常值出现有各种原因，比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测，异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们，其中包括基于模型的方法(Model-based method)【也叫基于统计分布Distribution的
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2023-06-21 14:46:09
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一、何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单，就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生，但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生。 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。  
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2023-11-15 21:10:40
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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
非参数的统计假设检验，用于比较两个配对样本之间的均值。一个城市的市长想要看看在关闭一些街道对汽车的通行后污染层度是否有所减少。于是每60分钟就测量一次污染率（8am ~ 22pm：总共15次测量），分别在交通开放的一天和交通关闭的一天各测量一组，以下是空气污染的值：With traffic: 214, 159, 169, 202, 103, 119, 200, 109, 132, 142, 194
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2024-04-28 10:40:02
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# R语言中的LB检验及其实现
在统计学和数据分析中，LB检验（Ljung-Box检验）是一种用于检验时间序列数据之间随机性的常用方法。Q值则是LB检验中的一个关键指标，用于评估时序数据的白噪声特性。本篇文章旨在教会刚入行的小白如何在R语言中实现LB检验并获得Q值。下面将通过表格和代码详细介绍整个流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
一、单样本均数假设检验（一元数据）（1）样本所在的总体方差已知的单样本假设检验： 也就是说样本所在总体的的离散程度已知，只是均数未知。只需要对均数进行假设检验即可，这样做的原因是：对于正态分布而言，只有两个参数——均数和方差，只有均数和方差都定了，这个正态分布才能确定下来，如果只知道均数，或只知道方差，那么剩下的那个参数依然是可变的，这个正态分布就不唯一，也就不能确定下来。 举例（例子纯属虚构）：
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2023-10-25 18:13:34
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本文介绍⽅差分析（ANOVA），并通过给出集中不同应用场景。⽅差分析（ANOVA），⼜叫F检验，简单来说，就是求得F统计量（组间⽅差/组内⽅差），然后查F表，如果⼤于临界值（⼀般是0.05显著性⽔平下）则拒绝原假设，即组间具有显著性的差异，当然R语言实现不需要查表。F检验介绍F检验用于测试两个总体方差是否相等。原假设和备择假设如下：: = (总体方差相等): ≠ 如果P值小于显著性水平（可以
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2023-09-11 12:33:40
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今天的文章想从统计学的角度——假设检验，来回顾最近的疫情。同时也是刚好有之前应用统计学与R语言实现笔记假设检验一章中的的错误更正。关于假设检验的内容，详情见下面的博客。应用统计学与R语言实现学习笔记（六）——假设检验 文章目录1 细心的读者与更正2 p值含义解读、假设检验结论与统计学决策3 放弃p值，yes or no？ 1 细心的读者与更正首先感谢简书平台上这位叫“十七颗青彩”的读者，她提出了我
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2024-05-14 08:48:27
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R语言中常用的假设检验有哪些？目录R语言中常用的假设检验有哪些？R语言是解决什么问题的？R语言中常用的假设检验有哪些？安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏：R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创
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2024-04-22 14:57:44
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使用R对内置鸢尾花数据集iris（在R提示符下输入iris回车可看到内容）进行回归分析，自行选择因变量和自变量，注意Species这个分类变量的处理方法
## 将iris数据加载进来
attach(iris)
## 查看iris数据的整体情况
str(iris)
## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Leng
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2024-05-27 19:39:51
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正如我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>一文中的介绍，方差齐性检验有F检验、Bartlett χ2检验、Levene检验、残差图。F检验和Bartlett χ2检验要求数据资料具有正态性，而且F检验只能检验两个总体方差是否齐同，Levence检验所分析资料可不具正态性，结果更为稳健也可以检验多个总体的方差齐性。示例依旧采用<&l
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2023-11-08 23:15:36
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VQ(矢量量化)参考文献定义VQ定义失真测度定义将输入矢量用码本重构矢量来表征时所产生的误差的度量方法。其中，表示求期望。欧氏距离测度设未知模式的维特征矢量为，与码本中某个维码矢进行比较，与分别表示同一维分量，有几种常用欧氏距离测度：均方误差方平均误差平均误差绝对值平均误差最大平均误差加权欧氏距离测度采用不加权的欧氏距离而对特征矢量的各个分量进行预加重是加权系数，常用的值如下表示：线性预测失真测度
不管是在练习项目还是实际工作中，我们基本上是抽样获取数据，通过一定的抽样设置得到一定数据量，然后从样本数据推断总体分布。但是不同情景下的数据分布是不同的，为了数据分析和后期模型建立，我们需要了解数据的实际分布。一 . 数据分布检验 1. 判断一组数据是否服从正态分布 # python
import scipy.stats as stats
# Shapiro-Wilk test
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2023-12-01 09:57:26
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在几年前出现了一个ggcor包，可以用来可视化mantel test的结果，最开始还可以通过cran安装，不过后来也不行了，而且这个包由于一些原因已经停止维护了，最近的更新是2年前了！但是那张图却一直很风靡。。。其实原作者已经开发了新的包用于可视化mantel test，名字叫linkET，只是由于缺少宣传，大家知道的比较少。善于搜索一搜就能搜到，我在之前的 可能是最适合初学者的R包安装教程，视频
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2023-11-18 22:09:56
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方差分析是由英国著名统计学家：R.A.Fisher推导，也叫F检验，用于多个样本间均数的比较(分析类别变量、有序变量)。当包含的因子是解释变量时，关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析。方差分析是一种能使多因素(多组间)检验变得简洁的一种检验方式，它能同时考虑所有的样本，不仅能使检验过程变得简洁还能排除因两两检验可能造成的错误累积的概率。这里学习方差分析最简单的部分——单因素方差分析。一、方差分
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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目录一、前言Fixed-effects models、Random-effects models、Mixed-effects models。二、ANOVA使用的前提假设与假设检验三、ANOVA的计算原理四、事后检验与交叉图：五、R语言进行分析的完整例子：六、结果一、前言今天来说一说概率论或者统计学中常用的一种检验方式，方差检验ANOVA.根据定义：方差分析(ANOVA)是一组统计模型及其相关估计程
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2023-06-16 19:36:32
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