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 ...

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 ...

第三章 假設檢驗 區間估計與假設檢驗的基本區別？ 上一章中討論了置信區間的估計方法。它是利用樣本數據，以抽樣總體的分布為理論基礎，用一定的概率保證來計算出原總體中未知參數的區間范圍。特別值得注意的是：在作區間估計之前，我們對所要估計的參數是一無所知的。 § 而在這一章中，我們所要做的工作 ...

答案引自知乎 為什么統計上習慣於將顯著性水平定為 0.05？ 1. 首先，什么是P值？ P值就是當原假設為真時，根據樣本觀察結果計算的檢驗統計量落入拒絕域的概率。如果P值很小，說明這種情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值 ...

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α，效應量和樣本容量n，計算功效，以及如何根據顯著性水平α，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 ...

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 ...