假設檢驗 小概率事件和反證法的應用。 H0：原假設 H1：備選假設 解釋：假設在H0前提下，我們得到目前手頭上的樣本，定義為一個概率事件，概率為α(0.05, 0.01, 0.001)，是小概率事件。通過公式計算P值，P<α, 則確認我們得到目前手頭上的樣本是一個小概率事件 ...

實驗目的： 學會使用SPSS的簡單操作，掌握非參數檢驗。 實驗內容： 　　1.中位數符號檢驗，檢驗總體中位數是否等於某個假定的值。設一個隨機樣本有n個數據，總體中位數的實際值為M，假設的總體中位數值為。當樣本中的數據大於假設的中位數時，用“+”號表示，小於假設的中位數時，用“-”表示 ...

非參數檢驗總結 假設分布和使用參數的統計測試稱為參數測試，不假定分布或不使用參數的統計測試稱為非參數測試。 非參數檢驗可適用於非正態分布的數據。 優勢 適用於任何尺度，不要求總體數據滿足正態分布。 容易計算----最初是在廣泛使用計算機之前開發的 少作假設 不需要涉及總體參數 ...

在《假設檢驗（Hypothesis Testing）》一文中，我們羅列了關於比較均值或方差的幾種假設檢驗類型。除此之外，還有一種經常用到的檢驗類型，那就是比較比率（proportion）的假設檢驗。比如說，使用A方案的付費轉化率為30%，使用B方案的付費轉化率為34%，請問這兩個轉化率之間是否 ...

非參數檢驗（卡方（Chi-square）檢驗、二項分布（Binomial）檢驗、單樣本K-S（Kolmogorov-Smirnov）檢驗、單樣本變量值隨機性檢驗（Runs Test）、兩獨立樣本非參數檢驗、多獨立樣本非參數檢驗、兩配對樣本非參數檢驗、多配對樣本非參數檢驗） 參數檢驗：T檢驗、F ...

1.兩獨樣本參數的非參數檢驗 1.1.Welcoxon秩和檢驗 先將兩樣本看成是單一樣本（混合樣本）然后由小到大排列觀察值統一編秩。如果原假設兩個獨立樣本來自相同的總體為真，那么秩將大約均勻分布在兩個樣本中，即小的、中等的、大的秩值應該大約被均勻分在兩個樣本中。如果備選假設兩個獨立樣本 ...

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 ...

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 ...