假设检验：一个总体参数的检验、总体方差检验、两个总体参数的检验和两个总体方差的检验

最新推荐文章于 2022-09-12 00:06:46 发布

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#假设检验

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本文深入讲解了假设检验的各类情况，包括一个总体参数的检验，如总体均值和方差的检验；以及两个总体参数的检验，如均值之差和方差比的检验。详细介绍了大样本和小样本下，不同条件下的检验方法，如z检验、t检验、卡方检验和F检验。

假设检验

1.一个总体参数的检验

总体均值的检验（大样本情况下，样本均值的抽样分布近似服从正态分布）

大样本，总体方差已知，z检验
大样本，总体方差未知，用样本方差代替总体方差，z检验
小样本，总体为正态分布，总体方差已知，z检验
小样本，总体为正态分布，总体方差未知，用样本方差代替总体方差，t检验
小样本，总体不服从正态分布，将样本量增加到30以上

总体方差检验

总体服从正态分布，样本量无论大小，使用卡方检验

2.两个总体参数的检验

两个总体均值之差的检验

独立大样本的检验，方差已知，z检验
独立大样本的检验，方差未知，样本方差代替总体方差，z检验
独立小样本的检验，需要假定总体正态分布，方差已知，z检验
独立小样本的检验，需要假定总体正态分布，方差未知但相等，样本方差代替总体方差，t检验
独立小样本的检验，需要假定总体正态分布，方差未知且不等，t检验

两个总体方差比的检验

样本方差的比值检验，与1相比较，F检验

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统计学简介之十二——一个总体参数的检验

liangzuojiayi的博客

09-23

2000

统计学简介之十二——一个总体参数的检验

【应用统计学】总体方差的假设检验

Robin Hu的专栏

10-03

3891

《财富》(美）杂志做了一次调查，发现订阅该杂志的人拥有一辆或租用一辆车子数的方差为0.94。假设另一份杂志的订阅者拥有或租用的车辆数如下所示:2,1,2,0,3,2,2,1,2,1,0,1试问:在10%显著水平下，该杂志车辆数方差是否与《财富》的车辆数方差相同?

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总体参数的假设检验 R

lllcaleb的博客

12-06

2799

简单统计推断：总体参数的假设检验 1.假设检验的逻辑步骤（1）写出零假设和备择假设（2）确定检验统计量（3）确定显著性水平α （4）根据数据计算检验统计量的实现值（5）得到检验是否显著的结论 2.对于正态总体均值的检验 2.1根据一个样本对其总体均值大小进行检验单尾检验双尾检验【如果一个单尾检验问题用了双尾检验，p值就比单尾检验时大了一倍】 2.2根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验 w=read.table('drug.txt',header=T) #读入数据 x=w[w[,2]==1

假设检验--一个总体参数假设检验

weixin_34120274的博客

07-03

2661

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

27 假设检验——一个总体参数的检验

THE ORDER

02-23

889

1、检验统计量的确定 2、总体均值检验 3、总体比例的检验(Z 检验) 4、总体方差的检验(Z检验)

统计学基于MATLAB的正态总体参数估计与假设检验：均值U/t检验及方差χ²/F检验方法应用

最新发布

10-16

本文系统介绍了基于MATLAB的参数估计与正态总体参数的假设检验方法，涵盖常见分布的参数估计函数及其应用，重点讲解了正态总体在不同条件下的参数检验方法，包括总体标准差已知或未知时的均值U检验与t检验、两正态...

正态总体均值及方差的假设检验表.pdf

03-21

在统计学中，正态总体均值和方差的假设检验是数据分析中常见的任务，用于判断样本数据是否符合特定的正态分布特征。这个表格提供了单正态总体和双正态总体均值与方差的假设检验方法，以及配对样本正态总体均值的检验...

精选资源

R语言中的统计假设检验：方法与实践

10-25

假设检验基于一组样本数据，推断总体参数，并包括以下关键步骤：建立假设（零假设和备择假设）、选择显著性水平、计算检验统计量、确定P值以及根据P值和显著性水平做出决策。在R语言中，t检验是检验两组数据均值...

Example6-4_单个总体率的假设检验_拟合优度检验_非参数检验_

10-01

在统计学中，单个总体率的假设检验是一种常见的数据分析方法，用于判断一个样本比例是否与预设的总体比例有显著差异。在这个场景下，我们通常使用Z检验或T检验来评估。Z检验适用于大样本（n >= 30）且总体方差已知的...

powerFratio:两个方差之间差异的功效和假设检验。-matlab开发

06-01

1. **设定假设**：零假设通常是两个方差相等（同质性），而备择假设可以是单尾（一个方差大于另一个）或双尾（两个方差不等）。 2. **计算方差比**：分子方差除以分母方差，得到方差比。 3. **确定临界值**：根据...

两个总体方差的F检验

qq_62904883的博客

09-12

1137

简单介绍一下两个总体方差的F检验

F检验--两个正态总体方差检验

lqj_614_19的专栏

03-19

2378

方差比的区间估计假设：样本X1,...,Xn1X_1,...,X_{n_1}X1,...,Xn1来自总体X∼N(μ1,σ12)X\sim N(\mu_1,\sigma_1^2)X∼N(μ1,σ12)，样本Y1,...,Yn2Y_1,...,Y_{n_2}Y1,...,Yn2来自总体Y∼N(μ1,σ22)Y\sim N(\mu_1,\sigma_2^2)Y∼N(μ1,σ22)。样本均值与方差分别标记为, Xˉ=1n1∑i=1n1Xi,Yˉ=1n2∑i=1n2Yi \bar{X}=\fra

总体方差的检验和推断

weixin_40620694的博客

04-21

1915

总体方差的检验和推断需求：实际需求：某些实际问题中，需要对方差有严格的控制，如药品。所以需要对方差进行检验比较方法的稳定性，即多样本的方差比较方差相等是其他检验的前提条件，所以需要方差检验点估计无偏估计 σ^2=s2=∑i(yi−yˉ)2n−1 \hat{\sigma}^2 = s^2= \frac{\sum_i(y_i-\bar{y})^2}{n-1} σ^2=s2=n−1∑i...

统计|如何理解和进行两个总体方差的假设检验

执念斩长河

08-29

6748

通过两个总体方差的假设检验发现F分布带来的F检验效果非常明显，由此推断的两个总体方差也是有理有据的。

假设检验基本概念及一个总体参数的检验

weixin_34092370的博客

07-03

795

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

28 假设检验——两个总体参数的检验

THE ORDER

02-23

2497

1、两个正态总体参数的检验 2、独立样本总体均值之差的检验 3、两个匹配(或配对)样本的均值检验 4、两个总体比例之差的检验 5、两个总体方差比的检验

Excel在统计分析中的应用—第八章—假设检验-两总体方差的假设检验2（FTEST及F-检验宏）

预见未来to50的专栏

12-06

1654

“在金融和经济中，经常用收益率的方差作为风险度量，方差越大则风险越大。” 解答：

Excel在统计分析中的应用—第八章—假设检验-两总体方差的假设检验

预见未来to50的专栏

12-05

1120

“对于来自两个总体的样本，我们可以用两个样本方差的比进行分析”。解答：

python假设检验--两个总体参数的检验（方差）

M冰的博客

10-12

891

方差检验 F=s12/σ22s22/σ22F = \frac{s^2_1 / \sigma^2_2}{s^2_2 / \sigma^2_2}F=s22/σ22s12/σ22 例：尽管存在争议，但大多数科学家认为，使用含有高纤维的谷类食物有助于降低癌症发生的可能性。然而一个科学家提出，如果人们在早餐中食用高纤维的谷类食物，那么平均而言，与早餐没有食用谷物的人群相比，食用谷物这在午餐中摄取的热量将会减少。如果这个观点成立，谷物食品的生产商又将获得一个很好的机会，他们会宣传说：“多吃谷物吧，早上也吃，

两个总体方差假设检验

02-15

当涉及到统计学中的两个样本方差的假设检验时，通常指的是F测试或者Levene's Test这样的方法。这些测试用于确定两组数据的变异性是否相同。 ### F 测试 (F-test) 这是最常用的比较两个总体方差的方法之一。此测试假定数据是从正态分布中抽取的独立随机样本。以下是执行F测试的一般过程： - 建立零假设(H0)和备择假设(Ha)，其中H0通常是说两个总体的方差相等；Ha则表示这两个总体的方差不相等。 - 计算第一个样本的标准偏差(s1)以及第二个样本的标准偏差(s2)。 - 构造一个比率(F值), 这个比率为较大标准偏差平方除以较小标准偏差平方, 即 $F = \frac{{\max(s_1^2,s_2^2)}}{{\min(s_1^2,s_2^2)}}$. - 查找临界值，这取决于显著性水平(α)和自由度(df1=n1-1 和 df2=n2-1，n代表样本大小减一). - 如果计算出的F值大于查表得到的临界值，则拒绝原假设认为两个总体的方差不同；否则接受原假设。 ### Levene's Test 对于非正态分布的数据集来说，可以采用Levene's test来进行双样本方差齐性的检测。这个测试对偏离正态分布更加稳健。大多数统计软件包都提供了直接进行Levene’s test的功能。 #### 示例说明: 为了更好地理解这一概念，这里给出一个简单的例子：设我们有两个班级A班和B班的学生身高测量结果，想要知道这两个班级学生的身高的变异程度是否有差异。我们可以收集一些学生身高的样本来做分析。 ```plaintext A班: 160cm, 170cm, 180cm... B班: 150cm, 160cm, 170cm... 选择适当的显著性水平 α=0.05. 根据上面提到的过程完成F测试或Levene's test的具体运算步骤，并得出结论。 ``` 实际应用中，建议使用专业的统计软件如R、Python（SciPy库）、SPSS或其他类似工具来辅助完成这类复杂的计算工作。