: 继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。 ...
我认为T检验 和F检验在机器学习中的作用:判断机器学习中样本集中的某个特征 自变量 和因变量之间的相关性强弱 用于在建模中判断此自变量是否可以扔掉 最近在做数据分析方面的工作,经常需要检验两组样本之间是否存在差异,所以会遇到统计学中假设检验相关的知识。在机器学习特征工程这一步,笔者最常用到的是假设检验中的卡方检验去做特征选择,因为卡方检验可以做两个及两个以上样本率 构成比 以及两个分类变量的关联 ...
2020-07-18 16:12 0 1820 推荐指数:
: 继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。 ...
•特点:在配对样本T检验中,强调被试一定要同质(同一样本,不同变量环境),其目的就为了消除目的是额外变量的影响,更能反映自变量和因变量之间的关系。 •配对样本t检验的过程,是对两个同质的样本分别接受两种不同的处理或一个样本先后接受不同的处理,来判断不同的处理是否有差别 ...
1.使用Pearson积差相关系性进行检验的话可以判断两个变量之间的相关性是否显著以及相关性的强度 显著性检验 (significant test) 连续变量 vs 类别变量 (continuous variable VS nominal variable): ANOVA检验(R中可使 ...
单样本t检验 目的:利用来自总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值存在差异。 适用条件:样本来自的总体应服从或者近似服从正态分布。 注:当样本量n比较大时:由中心极限定理得知,即使原数据不服从正态分布,但是样本量足够大,他的样本均数抽样分布仍然是正态的,因此,在样本量很大的情况下 ...
•两独立样本T检验的目的是利用来自两个正态总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异。 区别于配对样本T检验,独立样本T检验是来自两个独立样本,或者被同一样本数据的二分类变量分配的两个样本;配对样本是同一样本数据,不同环境。 一、验证两独立样本数据是否符合正态分布(分析 ...
根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验、配对样本t检验、两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本 ...
1,配对样本T检验:假设现有样本S,先用A仪器对S进行测量,再用B仪器对S进行测量。A和B的测量结果是配成一套的。 或者说一群妇女,她们服用减肥茶前的体重,与服用减肥茶后的体重 ...