: 繼上一篇文章,繼續探討相關性分析,這次不再是兩個變量,而是3個或者以上的變量之間的相關關系分析。 ...
我認為T檢驗 和F檢驗在機器學習中的作用:判斷機器學習中樣本集中的某個特征 自變量 和因變量之間的相關性強弱 用於在建模中判斷此自變量是否可以扔掉 最近在做數據分析方面的工作,經常需要檢驗兩組樣本之間是否存在差異,所以會遇到統計學中假設檢驗相關的知識。在機器學習特征工程這一步,筆者最常用到的是假設檢驗中的卡方檢驗去做特征選擇,因為卡方檢驗可以做兩個及兩個以上樣本率 構成比 以及兩個分類變量的關聯 ...
2020-07-18 16:12 0 1820 推薦指數:
: 繼上一篇文章,繼續探討相關性分析,這次不再是兩個變量,而是3個或者以上的變量之間的相關關系分析。 ...
•特點:在配對樣本T檢驗中,強調被試一定要同質(同一樣本,不同變量環境),其目的就為了消除目的是額外變量的影響,更能反映自變量和因變量之間的關系。 •配對樣本t檢驗的過程,是對兩個同質的樣本分別接受兩種不同的處理或一個樣本先后接受不同的處理,來判斷不同的處理是否有差別 ...
1.使用Pearson積差相關系性進行檢驗的話可以判斷兩個變量之間的相關性是否顯著以及相關性的強度 顯著性檢驗 (significant test) 連續變量 vs 類別變量 (continuous variable VS nominal variable): ANOVA檢驗(R中可使 ...
單樣本t檢驗 目的:利用來自總體的樣本數據,推斷該總體的均值是否與指定的檢驗值存在差異。 適用條件:樣本來自的總體應服從或者近似服從正態分布。 注:當樣本量n比較大時:由中心極限定理得知,即使原數據不服從正態分布,但是樣本量足夠大,他的樣本均數抽樣分布仍然是正態的,因此,在樣本量很大的情況下 ...
•兩獨立樣本T檢驗的目的是利用來自兩個正態總體的獨立樣本,推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。 區別於配對樣本T檢驗,獨立樣本T檢驗是來自兩個獨立樣本,或者被同一樣本數據的二分類變量分配的兩個樣本;配對樣本是同一樣本數據,不同環境。 一、驗證兩獨立樣本數據是否符合正態分布(分析 ...
根據研究設計和資料的性質有單個樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、兩個獨立樣本t檢驗以及在方差不齊時的t'檢驗 單樣本t檢驗 單樣本t檢驗(one-sample t-test)又稱單樣本均數t檢驗,適用於樣本均數$\overline{X}$與已知總體均數$\mu_{0}$的比較,其比較目的是檢驗樣本 ...
1,配對樣本T檢驗:假設現有樣本S,先用A儀器對S進行測量,再用B儀器對S進行測量。A和B的測量結果是配成一套的。 或者說一群婦女,她們服用減肥茶前的體重,與服用減肥茶后的體重 ...