数据分析参数估计与统计推断(1)参数估计置信区间与中心极限定理

这篇博客介绍了数据分析中的参数估计和统计推断,包括假设检验、T检验、方差分析、相关分析和卡方检验。文章详细解释了置信区间的概念,指出样本统计量的随机性和置信度的重要性。中心极限定理被讨论,说明在一定条件下样本均值会趋向正态分布,为置信区间的确定提供了理论基础。

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主要内容

  • 假设检验与单样本T检验
  • 两样本T检验
  • 方差分析(分类变量和连续变量关系检验)
  • 相关分析(两连续变量关系检验)
  • 卡方检验(两分类变量关系检验)

研究两个变量是否有关系,即是否独立,如身高与性别是否有关系,男生的身高均值与女生身高的均值是不等的,它们的差不为零,但其实很多变量(如性别男、女)之间的均值之差都不为零,那它们均值之差到什么程度才认为这两个变量是有关系的,是独立的呢?

两变量关系检验方法综述

通过数据得到统计量,然后作出假设

总体 – 研究所感兴趣的所有个体组成总体

样本 – 从总体抽取的部分个体组成样本,样本用于对总体的某些指标作推断使用

统计量由样本获取,用于对总体的参数进行估计

样本统计量是随机变量,因为样本是随机抽取的,但总体参数不是随机变量,是真实存在的,只是我们不知道,我们只能用样本统计量去估计它

如点估计,就直接认为样本统计量就是总体参数

但点估计准不准呢,样本的变异来自于抽样的偏差

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