假設檢驗時數據分析必須學習的方法 第一部分:誤差思維和置信區間 什么是誤差思維? 什么是置信區間? 什么是置信水平? 這里選常用置信水平%95,即精度為2個標准誤差范圍內: 通過游戲可視化理解置信區間 ...
在 如何計算假設檢驗的功效 power 和效應量 effect size 一文中,我們講述了如何根據顯著性水平 ,效應量和樣本容量n,計算功效,以及如何根據顯著性水平 ,功效和樣本容量n,計算效應量。但這兩個應用都屬於事后檢驗,也就是說,就算假設檢驗之后計算出的功效或效應量不理想,我們也沒有辦法改變。因此,我們最好事先就把我們想要達到的功效和效應量確定好,然后根據顯著性水平 ,功效和效應量,計算樣 ...
2019-12-11 22:26 0 2879 推薦指數:
假設檢驗時數據分析必須學習的方法 第一部分:誤差思維和置信區間 什么是誤差思維? 什么是置信區間? 什么是置信水平? 這里選常用置信水平%95,即精度為2個標准誤差范圍內: 通過游戲可視化理解置信區間 ...
做完一個假設檢驗之后,如果結果具有統計顯著性,那么還需要繼續計算其效應量,如果結果不具有統計顯著性,並且還需要繼續進行決策的話,那么需要計算功效。 功效(power):正確拒絕原假設的概率,記作1-β。 假設檢驗的功效受以下三個因素影響: 樣本量 (n):其他條件保持不變,樣本量 ...
假設檢驗可以建立批判思維,切忌盲目追尋他人的觀點。在各個領域都應用廣泛,例如犯罪學,科學研究中都會假設某個推理,然后通過一系列結論去證明這個推斷是否成立,如果成立則接受假設,若不成立則接受反面推斷。 假設檢驗的四個步驟 一、問題是什么 1.明確問題是什么,根據問題假定 ...
今天聽課聽到這樣一個結論:如果假設檢驗的樣本量很大,那么顯著性水平α應該設得小一點。 為什么呢?我沒想通,於是去網上試圖查找答案。結果發現網上很多人還在糾結:如果假設檢驗的樣本量很大,那么會使假設檢驗的結果非常容易產生顯著性。這是不是真的?樣本量太大是不是不好? 我:??? 很久 ...
學習假設檢驗的基礎知識,包括如何設置假設檢驗。 統計學家規定了關於可能性或不可能性的三個常規級別:如果達到樣本均值的概率小於,0.05 即 5%,0.01 即 1% 或 0.001 即 0.1%,那么通常被視為不太可能發生。概率小於 0.1% 的情況是非常不可能的,這些叫做 α 水平。 現在 ...
1. 假設檢驗的基本概念 在總體的分布函數完全未知或只知其形式、 但不知其參數的情況下, 為了推斷總體的某些性質, 提出某些關於總體的假設。 假設檢驗就是根據樣本對所提出的假設作出判斷: 是接受, 還是拒絕。 基本原理 小概率推斷原理:小概率事件(概率接近0的事件 ...
假設檢驗是先對總體參數進行提出某種假設的前提下,利用樣本信息判斷假設是否成立。 假設檢驗中基本概念 原假設和備擇假設 原假設,用H0表示。原假設一般是統計者想要拒絕的假設。 備擇假設,用H1表示。備則假設是統計者想要接受的假設。 為什么統計者想要拒絕的假設設置為原假設呢?這是 ...
假設檢驗分參數假設和非參數假設。 假設 先假設原假設H0,對應的反面叫做備擇假設H1。SAS一般沿用的規則是NEYMAN和PEARSON提出的:在控制犯第一類錯誤的原則下,是犯第二類錯誤的概率盡量小(即,原假設受到保護,不能輕易否定。若原假設被否定了,其理由一定是充分的)。反過來思考,若為 ...