假设检验-单样本检验
假设检验时数据分析必须学习的方法 第一部分：误差思维和置信区间 什么是误差思维？ 什么是置信区间？ 什么是置信水平？ 这里选常用置信水平%95，即精度为2个标准误差范围内： 通过游戏可视化理解置信区间 ...
原文：如何确定假设检验的样本量（sample size）？
在 如何计算假设检验的功效 power 和效应量 effect size 一文中，我们讲述了如何根据显著性水平 ，效应量和样本容量n，计算功效，以及如何根据显著性水平 ，功效和样本容量n，计算效应量。但这两个应用都属于事后检验，也就是说，就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想，我们也没有办法改变。因此，我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好，然后根据显著性水平 ，功效和效应量，计算样 ...
2019-12-11 22:26 0 2879 推荐指数：
相关推荐
如何计算假设检验的功效（power）和效应量（effect size）？
做完一个假设检验之后，如果结果具有统计显著性，那么还需要继续计算其效应量，如果结果不具有统计显著性，并且还需要继续进行决策的话，那么需要计算功效。 功效（power）：正确拒绝原假设的概率，记作1-β。 假设检验的功效受以下三个因素影响： 样本量 (n)：其他条件保持不变，样本量 ...
python单样本假设检验实例
假设检验可以建立批判思维，切忌盲目追寻他人的观点。在各个领域都应用广泛，例如犯罪学，科学研究中都会假设某个推理，然后通过一系列结论去证明这个推断是否成立，如果成立则接受假设，若不成立则接受反面推断。 假设检验的四个步骤 一、问题是什么 1.明确问题是什么，根据问题假定 ...
样本量大小会影响假设检验的结果（是否显著）吗？
今天听课听到这样一个结论：如果假设检验的样本量很大，那么显著性水平α应该设得小一点。 为什么呢？我没想通，于是去网上试图查找答案。结果发现网上很多人还在纠结：如果假设检验的样本量很大，那么会使假设检验的结果非常容易产生显著性。这是不是真的？样本量太大是不是不好？ 我：？？？ 很久 ...
（九）假设检验
学习假设检验的基础知识，包括如何设置假设检验。 统计学家规定了关于可能性或不可能性的三个常规级别：如果达到样本均值的概率小于，0.05 即 5%，0.01 即 1% 或 0.001 即 0.1%，那么通常被视为不太可能发生。概率小于 0.1% 的情况是非常不可能的，这些叫做 α 水平。 现在 ...
四、假设检验
1. 假设检验的基本概念 在总体的分布函数完全未知或只知其形式、 但不知其参数的情况下, 为了推断总体的某些性质, 提出某些关于总体的假设。 假设检验就是根据样本对所提出的假设作出判断: 是接受, 还是拒绝。 基本原理 小概率推断原理：小概率事件(概率接近0的事件 ...
假设检验
假设检验是先对总体参数进行提出某种假设的前提下，利用样本信息判断假设是否成立。 假设检验中基本概念 原假设和备择假设 原假设，用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。 备择假设，用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设。 为什么统计者想要拒绝的假设设置为原假设呢？这是 ...
假设检验
假设检验分参数假设和非参数假设。 假设 先假设原假设H0，对应的反面叫做备择假设H1。SAS一般沿用的规则是NEYMAN和PEARSON提出的：在控制犯第一类错误的原则下，是犯第二类错误的概率尽量小（即，原假设受到保护，不能轻易否定。若原假设被否定了，其理由一定是充分的）。反过来思考，若为 ...