上次写了统计学里面的置信度与置信区间以后，文章反响还不错，这次再来试着写写统计学里面的假设检验。假设检验的核心其实就是反证法。反证法是数学中的一个概念，就是你要证明一个结论是正确的，那么先假设这个结论是错误的，然后以这个结论是错误的为前提条件进行推理，推理出来的结果与假设条件矛盾，这个时候就说明这个假设是错误的，也就是这个结论是正确的。以上就是反证法的一个简单思路。了解完反证法以后，我们开始正式的
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2021-01-26 10:11:46
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1， 结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验。2，卡方检验（Chi-square test)及其MATLAB实现
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2021-08-19 12:32:59
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1引言《概率论》是一门理工科大学生必修课程，学统计学的同学们更是绕不开这门课程以
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2022-06-07 14:03:10
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# 多个构成比统计学检验R语言
在统计学中，构成比统计学检验是一种用于比较两个或多个组的比例的方法。它可以帮助我们判断这些组之间是否存在显著差异。在R语言中，我们可以使用一些库来进行构成比统计学检验，比如`prop.test`和`chisq.test`。本文将介绍如何在R语言中进行多个构成比统计学检验，以及如何对结果进行解读。
## 数据准备
首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个数据
应用统计学数据的概括性度量集中趋势Mode众数是唯一描述无序类别数据，由图可知众数便是图形中的峰。 对于类别变量，众数就是某一种类别。中位数和平均数都可能不是样本中的值。中位数不受极值影响，对于类别数据来说，中位数是某一类别（同mode），各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，与均数不同。 平均数的求法，令函数等于各变量值与平均数的离差平方之和，该函数表
1.小概率标准在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件...一般多采用0．01、0.05两个值即事件发生的概率在0．01以下或0.05以下的事件称为小概率事件这两个值称为小概率标准2、准确度和误差准确度：指分析结果接近真值的程度，用平均值的误差表示。误差：表示测定值与真值的差异。平均值的误差就是平均值与真值的误差，可用
原创
2021-05-20 22:21:07
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knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)总结统计学中基础知识，以原理叙述为主。 数据度量集中趋势的度量分类
原创
2022-08-04 17:31:36
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文章目录为什么要学习统计学图表的玄机被混淆的因果关系打破权威数据分析必备统计小百科概率和机会变量和常量断.
原创
2023-10-12 16:34:07
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## Spark 统计学入门指南
作为一名刚入行的开发者，学习如何使用 Apache Spark 进行统计分析是一个非常重要的技能。本文将为你提供一个详细的流程，以及在每一步需要使用的代码示例和相关注释。我们将通过一个表格展示整个过程，并包含代码示例来帮助你理解。
### 整体流程
以下是进行 Spark 统计分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
1.小概率标准在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件...一般
原创
2022-04-11 10:26:44
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零、什么是统计学统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据内在的数量规律，以达到对客观事物的科学认识。统计学研究的是随机对象，以推断为特征，“由部分推及全体”的思想贯穿始终。一、统计学分类描述统计学研究如何取得反应客观现象的数据，并通过图表的形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括和分析得出反应客观现象的规律性现象特征。推断统计学研究如何根据样本数据去推断总体数
原创
2018-08-27 14:28:44
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零、数据描述的数值方法集中趋势给出一组数据，具体向谁靠拢，分布在谁的附近具体指标：均值中位数众数离散程度数据的分布情况，是松散分布的，还是紧密分布的具体指标：极差方差分布的形状数据大概的形状具体指标：偏度蜂度一、集中趋势一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度集中趋势测度：寻找数据的水平代表值或中心值具体指标均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数，是反映数据集中趋势的一项指标数学表达式：1.p
原创
2018-08-27 14:29:40
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一、何为统计学？统计学： 研究对象：统计学是通过数据认识客观现象，认识客观现象数量规律性的方法论科学。 分类：数理统计、经济统计、金融统计、生物统计、政府统计等 本质：关于不确定性数据的一种科学，既是科学，也是艺术。明天是否下雨，股市是否上涨。 数据： 数据（狭义上的数据）：数字，比如人的身高，体重，温度，股市的指数，每天微信运动的步数等 数据（维基百科）：数据
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
%matplotlib inlin
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2023-12-06 10:27:46
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《统计学(第六版)》贾俊平 第8章 假设检验参数估计 parameter estimation参数估计讨论的是用样本统计量你估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前未知的。假设检验 hypothesis testing在假设检验中，是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。【批：假设检验的基本思想是基于概率的反证法。根据问题提出原假设和备择假设，在先假设原假设是正确的前提醒，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件发生了，我
原创
2022-03-28 15:26:02
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目录数据集基于实例的线性回归的简要介绍代码块（1）数据的读入 （2）数据的理解以“数据框形状”的角度去理解数据以“简要信息”的角度去理解数据 以“列”的角度去理解数据以“描述性统计”的角度去理解数据以“可视化的角度”去理解数据用matplotlib进行可视化（3）数据的规整化处理（4）模型的训练(5)模型的解读与评价数据集基于实例的线性回归的简要介绍在数据集women的基础上，
定义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。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。基本原理 （1）先假设总体某项假设成立，计算其会导致什么结果产生。若导致不合理现象产生，则拒绝原先的假设。若并不导致不合理的现象产生，则不能拒绝原先假设，从而接受原先假设。
原创
2022-03-20 16:19:21
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定义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。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。基本原理 （1）先假设总体某项假设成立，计算其会导致什么结果产生。若导致不合理现象产生，则拒绝原先的假设。若并不导致不合理的现象产生，则不能拒绝原先假设，从而接受原先假设。
原创
2021-05-20 22:21:03
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《统计学(第六版)》贾俊平 第8章 假设检验参数估计 parameter estimation参数估计讨论的是用样本统计量你估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前未知的。假设检验 hypothesis testing在假设检验中，是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。【批：假设检验的基本思想是基于概率的反证法。根据问题提出原假设和备择假设，在先假设原假设是正确的前提醒，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件发生了，我
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2021-08-26 10:27:40
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文章目录一、提出假设二、选择检验方法2.1 正态分布2.2 t分布（*t-distribution*）与T检验2.3 F分布（*F-distribution*）与方差分析2.4 卡方分布 （*chi-square distribution*）与卡方检验2.4.1 检验数据是否服从某种分布2.4.1.1 使用绘图2.4.1.2 使用卡方检验
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2022-03-08 14:37:25
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