模型5.2——假设检验

最新推荐文章于 2024-06-18 13:14:45 发布
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分类专栏： 数学建模 文章标签： 数学建模
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46152035/article/details/108033211
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这篇博客介绍了如何进行假设检验，包括确定原假设和备择假设，构造正态分布并绘制概率密度图，设置95%置信水平，计算置信区间，以及通过P值与置信水平比较来判断假设结果。

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目录

1.解决问题

判定假设的真假

2.步骤

== 总体步骤（较复杂）==

在这里插入图片描述>

== 简单步骤 ==

在这里插入图片描述

2.1 确定原假设和备择假设

在这里插入图片描述

2.2 根据我们要检验的量构造一个分布（重点）

正态分布 需要 标准化的操作

在这里插入图片描述

最低0.47元/天 解锁文章
统计学假设检验和建模
Kobe123brant的博客
12-23 958
1.经典t检验 让我们在两个不同的场合下对一个赛车对的表现进行衡量，在第一次比赛中，团队的成员的得分为[79,100,93,75,84,107,66,86,103,81,89,105,84,86,86,112,112,100,94]，在第二次比赛中，他们的得分为[92, 100, 76, 97, 72, 79, 94, 71, 84, 76, 82, 57, 67, 78, 94, 83, 85, 92, 76, 88] 可以用下面的python语句生成这些数据并且用t检验来比较两组数据 import n
机器学习（10）——假设检验和回归分析
WHJ226的博客
06-26 3721
假设检验是统计推断中的一个重要内容,它是利用样本数据对某个事先做出的统计假设,按照某种设计好的方法进行检验,判断此假设是否正确。假设检验的基本思想为概率性质的反证法。为了推断总体,首先对总体的未知参数或分布做出某种假设HO(原假设),然后在HO成立的条件下若通过抽样分析发现“小概率事件”竟然在一次实验中发生了,则表明HO 很可能不成立,从而拒 绝HO;相反,若没有导致上述“不合理”现象的发生,则没有理由拒绝HO,从而接受HO。 要求“小概率事件”发生的概率小于等于某一给定的临界概率a,称a为检验的显著性水平
数学建模之假设检验
supreme_boss的博客
06-29 1891
假设检验的流程 一，认识几个参数和概念 β：置信水平：主观相信原假设成立的概率 α：显著性水平 联系：β=1-α 1，针对连续性变量有如下定义： 图片解释：[a,b]区间上的积分=事件发生在[a,b]上的概率 2，累积概率密度函数： 图片解释：[-inf,x]区间上的积分=事件发生在[-inf,x]区间上的概率 3，统计量：只包含一个未知量的式子 二，假设检验的步骤 步骤一：确定原假设和备择假设（确定单侧检验或双侧检验） 步骤二：考虑原假设成立，并构造统计量以及统计量的分布（重难点！！！！） 注.
统计学基础之假设检验
aimian8731的博客
09-08 2888
目录： 一、基本概念 　　1、原假设 　　2、备择假设 　　3、两类错误 　　4、显著性水平 　　5、p值 　　6、单侧检验 　　7、双侧检验 二、假设检验的分类 　　1、一个总体参数的假设检验 总体均值的检验 总体比例的检验 总体方差的检验　　 　　2、两个总体参数的假设检验 两个总体均值之差的检验 两个总体比例之差的检验 两个总体方差比的...
关于假设检验
weixin_34087307的博客
01-26 271
前面写了一个参数估计，现在也顺便把假设检验也总结一下吧，主要参考书还是那本《概率论与数理统计》(陈希孺)。 假设检验就是提出一个命题，根据样本判断对错。 问题提法 有一个已知分布的总体，其中个别参数未知。现在抽取的一组样本\(X_1,X_2,\cdots,X_n\)，并针对该未知参数而提出一个命题(命题正确与否完全由该未知参数决定)，称为原假设\(H_0\)，其否定称为备择假设或对立假设\(H_1...
【学习笔记】统计学入门（7/7）——假设检验
Yi_jia_yi的博客
08-12 8946
来源：http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005232026   索引—— 基本概念 连续变量的统计描述 分类变量的统计描述 正态分布 二项分布 参数估计与可信区间 假设检验   七、假设检验 1、做假设检验的目的：结果知规律，样本推总体 1.1 方法 参数估计：推估样本所在总体的特征。先判断是否正态分...
【机器学习】——【线性回归模型】——详细【学习路线】
小李很执着的博客
06-18 4279
线性回归是机器学习中最基本且广泛应用的模型之一，通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。线性回归的理论基础、数学原理、实现方法及应用案例，全面掌握这一模型。通过最小二乘法估计参数，使用矩阵运算简化计算，结合微积分和统计学概念，线性回归模型在经济学、工程学、社会科学等领域有广泛应用。
如何用假设检验诊断机器学习模型的过拟合，专家教程
在机器学习中，假设检验可以帮助我们判断模型的预测是否显著优于随机猜测，以及模型参数的变化是否导致性能的显著改变。 机器学习模型的性能评估常常涉及到多个指标，比如准确率、召回率、F1分数等。通过
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一、双边检验 二、单边检验 三、两个独立正态分布总体均值与方差的检验 四、非参检验
机器学习中的假设检验
轩逸云的博客
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AI天才研究院
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1.背景介绍 假设检验和模型选择是数据科学和机器学习领域中的关键技术，它们在数据分析、预测模型构建和评估等方面发挥着重要作用。假设检验用于测试某个假设的正确性，通常用于比较两个或多个方法之间的性能差异。模型选择则是在多种模型中选择最佳模型的过程，以实现最佳的预测性能。在本文中，我们将详细介绍假设检验和模型选择的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。 2.核心概念与联系 假设检验和...
假设检验
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05-03 563
概念 事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。基本原理 假设检验其实就是建立在“小概率原理”上的反证法：首先对所研究的问题提出原假设，并给定显著性水平a，它界定了小概率事件；然后，在原假设成立的条件下，分析随机抽样所发生的事件是否是一个小概率事件。若是，就是拒绝原假设，否则，就接受原假设。原假设与备择假设 原假设与备择假设的选择取决于对问题的态度，不能轻易接
python模拟假设检验
zjh12312311的博客
08-05 274
假设检验 一、单个正态总体均值检验 工厂原来的产品重量服从正态分布，均值为5，改进技术后，抽取了20件产品质量，检验均值是否没有改变。原假设均值没变，备择假设均值改变 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #生成改变后的数据 x = [i for i in range(1,21)] weight = np.random.randn(1,20)+5 weight = weight[0] print(x) print(weight) [1,
信号处理中二元假设检验下的贝叶斯准则
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weixin_48269315的博客
10-04 1855
最大后验概率准则下的简单二元假设检验
时间序列预测模型的假设检验
AI天才研究院
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时间序列预测模型的假设检验 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 时间序列预测是大数据和人工智能领域的一个重要应用,在金融、经济、气象、交通等众多领域都有广泛应用。在构建时间序列预测模型时,需要对模型的假设进行检验,以确保模型的有效性和可靠性。本文将深入探讨时间序列预测模型
R实验 参数检验（一）
Jiangxia13的博客
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假设检验（超详细）
AI_dataloads的博客
09-08 3631
定义：假设检验是先对总体参数提出一个假设值，然后利用样本信息判断这一假设是否成立。原理：小概率原理即小概率事件在一次抽样中不发生。由定义可知，我们需要对结果进行假设，然后拿样本数据去验证这个假设。所以做假设检验时会设置两个假设：一种叫原假设，也叫零假设，用H0表示。【希望原假设被接受】另外一种叫备择假设，用H1表示。【与原假设对立】接受H0与拒绝H0的方法：看小概率事件是否发生。
R统计建模与R软件第五章课后习题
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