常见分布与假设检验知识点框架

最新推荐文章于 2025-06-29 14:39:44 发布
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#概率论

本文概述了随机变量的类型，包括离散型和连续型，并详细介绍了二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布和指数分布等常见分布。讨论了这些分布的均值和方差，提供了Python代码示例来生成随机数、计算分布函数以及进行可视化。此外，文章还涵盖了假设检验的基本概念、步骤和常用统计量，如正态检验、卡方检验、T-test、ANOVA及Mann-Whitney U Test。

一般随机变量

随机变量的两种类型

离散型随机变量

连续型随机变量

常见分布

离散型分布

二项分布(Binormial distribution)

泊松分布(Poisson distribution)

二项分布、泊松分布、正态分布之间的关系

其他离散型随机分布

  • 几何分布
  • 负二项分布
  • 超几何分布

连续型分布

均匀分布(Uniform distribution)

正态分布(Normal distribution)

指数分布(Exponential distribution)

其他连续分布

常见分布的均值和方差汇总

一些python代码的例子

生成符合特定分布的随机数

计算统计分布的PMF和PDF

计算统计分布的CDF

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统计学-【假设检验】 知识点总结
越努力 越幸运
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（1）假设检验依据的原理是小概率时间在抽样中不易,0生的原理。一般将不易发生的时间作为。备择假设为。一般都会设置一个小概率a，作为小概率发生的一个上限。 即当统计出的P值（小概率时间发生的实际概率）<a，接受原假设。 当统计出的P值（小概率时间发生的实际概率）>a，拒绝原假设。 a的一般取值为0.01，0.05等。 （2）假设检验也会出现错误。两种错误类型。 第一类错误：当接受时，但拒绝了。弃真 第二类错误：当拒绝时，但接受了。存伪。 弃真概率 = （拒绝|为真） <=a .
机器学习数学基础：常见分布与假设检验
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P值是在零假设为真的条件下，观察到的样本统计量或更极端情况出现的概率，它用于衡量数据与零假设之间的不一致程度。如图2所示，如果观测到的数据出现在概率小于p值的区域，即p值小于或等于显著性水平（α），说明我们的零假设不正确，因为在零假设情况下基本不会出现这种情况。图中，统计功效是除去第二类错误的部分。适用场景：当样本量小（少于30）且总体方差未知时，用t检验来比较样本均值与总体均值（单样本t检验），或比较两个独立样本的均值（独立样本t检验），或比较同一组个体在不同条件下的均值（配对样本t检验）。
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weixin_41968879的博客
04-22 1676
医学统计中的假设检验方法汇总 ...
统计学基石：正态分布与假设检验的终极指南
随后，文章深入阐述了假设检验的理论框架，包括其基本概念、常见方法、常见错误及对策。进一步，本文详细描述了使用统计软件进行假设检验的步骤和实践操作，以及实验设计与假设检验的结合。在高级主题中，探讨了非...
统计建模与scipy.stats模块全解析：从概率分布到假设检验（六）
weixin_69882801的博客
04-12 1070
统计建模的第一步是明确问题和收集数据。某种药物对某种疾病的治疗效果是否显著？某种教学方法是否比传统方法更有效？某个地区的年降雨量是否遵循某种分布模式？根据研究问题，我们需要收集相应的数据。例如，对于药物疗效问题，我们可能需要收集两组患者的数据：一组接受药物治疗，一组接受安慰剂治疗。
10、法医学数据分析中的概率、分布与假设检验
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06-29 56
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01-14 2498
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二项分布与泊松分布判别的假设检验
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关于用损失值的方法，对二项分布和泊松分布进行一个可靠的判别假设检验！
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最近刚学完统计中的置信区间和假设检验，由于假设检验涉及众多的检验情况和检验方法，基于自己的学习和认知，将不同的统计问题和对应分析方法做以下总结，便于对比和复习 （z检验、t检验、卡方检验、F检验） ...
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【概理论与数理统计】知识框架2
鹿心肺语
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第五章 大数定律与中心极限定理 第一节：大数定理 切比雪夫不定式（计算公式、含义） 切比雪夫大数定理（含义、概念） 伯努利大数定理（计算公式、含义） 辛钦大数定理（含义、公式） 第二节：中心极限定理 独立同分布的中心极限定理（计算公式、含义、概念） 李雅普诺夫定理（概念） 拉普拉斯定理（计算公式、含义、概念） 第六章 数理统计的基本概念 第一节：随机样本 随机样本概念（个体--总体、...
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概率统计核心知识点与常用分布解析
区间估计与假设检验形成互补框架，前者给出参数可能取值范围，后者基于样本证据判断关于总体参数的假设是否成立，文中以 $ \frac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}} $ 为例说明标准化过程在正态或大样本情境下的应用。...
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