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 ...
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 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: 很久之前我就知道这种说法没有道理,但是我从来没有仔细去研究过这个问题。这次在知乎和stackexchange上搜罗了一下大家的回答, ...
2020-01-25 10:43 2 7872 推荐指数:
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 ...
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 ...
第三章 假设检验 区间估计与假设检验的基本区别? 上一章中讨论了置信区间的估计方法。它是利用样本数据,以抽样总体的分布为理论基础,用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围。特别值得注意的是:在作区间估计之前,我们对所要估计的参数是一无所知的。 § 而在这一章中,我们所要做的工作 ...
答案引自知乎 为什么统计上习惯于将显著性水平定为 0.05? 1. 首先,什么是P值? P值就是当原假设为真时,根据样本观察结果计算的检验统计量落入拒绝域的概率。如果P值很小,说明这种情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值 ...
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α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,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 ...
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 ...
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 ...