实际问题中提出一个检验统计量，如何确定其分布？

最新推荐文章于 2024-04-18 17:42:59 发布
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分类专栏： 数据分析 统计学 文章标签： 数据分析 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/114767048
在实际数据分析和机器学习项目中，构建一个检验统计量后，理解其概率分布至关重要。本文将探讨如何通过中心极限定理、模拟方法或者查找特定分布的渐近性质来确定检验统计量的分布，以便进行假设检验和置信区间估计。

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行列式按行（列）展开定理——6种行列式的展开方式
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
01-02 1万+
下面介绍6种行列式的展开方式： (1) 设A=(aij)n×nA = ( a_{{ij}} )_{n \times n}A=(aij​)n×n​，则ai1Aj1+ai2Aj2+⋯+ainAjn={∣A∣,i=j0,i≠ja_{i1}A_{j1} +a_{i2}A_{j2} + \cdots + a_{{in}}A_{{jn}} = \begin{cases}|A|,i=j\\ 0,i \neq j\end{cases}ai1​Aj1​+ai2​Aj2​+⋯+ain​Ajn​={∣A∣,i=j0,i​=j​
偏最小二乘回归分析原理详解和案例分析实例
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
07-25 9750
偏最小二乘回归分析原理详解背景偏最小二乘回归分析 Partial least squares regression analysis基本思想建模步骤步骤一：分别提取两变量组的第一对成分，并使之相关性达最大步骤二：建立 y1,⋯ ,yp\boldsymbol{y}_{1}, \cdots, \boldsymbol{y}_{p}y1​,⋯,yp​ 对 u1\boldsymbol{u}_{1}u1​ 的回归及 x1,⋯ ,xm\boldsymbol{x}_{1}, \cdots, \boldsymbol{x}_{
统计学复习-统计量及抽样分布
sch的学习笔记
12-18 3384
根据《统计学》贾俊平（第六版） 整理而成。 第6章 统计量及其抽样分布6.1 统计量1. 概念设X1,X2,...,XnX_1, X_2,...,X_n是从总体 X 中抽取的容量为 n 的一个样本，如果由此样本构造一个函数T(X1,X2,...,Xn)T(X_1, X_2,...,X_n)，不依赖于任何未知参数，则称函数T(X1,X2,...,Xn)T(X_1, X_2,...,X_n)是一个统计量
数理统计-5.3 统计量及其分布
dc12499574的博客
11-11 4599
统计量：设x1，x2，…，xn是取自总体的样本，若样本函数T=T(x1，x2，…，xn)不含有任何未知参数，则称T为统计量 抽样分布：统计量的分布称作抽样分布 统计量不依赖于未知参数，但它的分布是依赖于未知参数的 样本均值及其抽样分布： 设x1，x2，…，xn是取自总体的样本，其算术平均值称为样本均值 x一捌= (x1+x2+…+xn)/n=Sum(xi)/n 在分组样本场合中 x一捌= (x1·f1+x2·f2+…+xn·fn)/n，fi为xi的频数 若把样本中数据与样本均值之差称为偏差，则样本所有偏差之
数据分析统计知识—假设检验
shigure001的博客
04-20 6020
整理一下自己所掌握的数据分析中涉及的统计学知识点，此篇为假设检验部分，如有纰漏欢迎指正~ 知识点参考来源 1.《商务与经济统计》（原书第13版） 2.《校招面试考点全解析——数据分析师篇》 3.百度 一、假设检验步骤 假设检验是用统计数据判断命题真伪的方式。在统计学里，命题不能被证明是正确的，只能证明其否命题是错误的。 1.提出原假设与备择假设 在假设检验中，我们首先对总体参数做一个尝试性的假设，该假设被称为原假设，记作，然后，定义另一个与原假设内容完全相反
统计量及其分布
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大熊的博客
07-13 4万+
统计量 统计量是什么？从定义上说，统计量是不含未知参数的样本函数。统计量是一个函数，是对样本信息的一个精炼提取，以此反映总体情况的工具。我们通常记统计量为T=T(x1,x2...xn)T=T(x1,x2...xn)T=T(x_1,x_2...x_n) 常用的统计量有，样本均值，样本方差，样本峰度，样本偏度。 统计量及其分布 这章的核心是认识经验分布函数，统计量以及三大抽样分布，这些构成...
MATLAB R2021B中基于霍特林统计量、高斯混合模型和支持向量机的工业数据异常检测
最新发布
04-26
霍特林统计量适用于快速检测离群点，高斯混合模型适合发现数据的潜在分布结构，而支持向量机在分类任务中表现出色。最终提出了综合使用这三种方法的策略，以提高异常检测的准确性。 适合人群：具备一定编程基础和...
均匀分布异常数据检验新方法：基于顺序统计量的高效检验
本文针对均匀分布的数据集，提出了一个利用假设检验原理和顺序统计量的异常数据检测方法。顺序统计量是将一组随机变量按大小排序后形成的统计量，其分布特性往往比原始数据更简单，易于分析。通过这种方法，作者能够...
统计思维系列课程04：统计量和抽样分布
ww120624的博客
04-18 1267
研究统计量的性质和评价一个统计推断的优良性，完全取决于抽样分布的性质。简单的说， X¯ 的期望跟总体均值相同，而方差则缩小为总体方差的 1n ，即用样本均值 X¯ 去估计总体均值 μ 时是没有偏差的（满足无偏性的要求），当 n 越来越大时， X¯ 的离散程度越来越小，即用 X¯ 估计 μ 会越来越准确。值得庆幸的是，当样本容量 n 较大时，中心极限定理告诉我们，不管总体是什么分布，抽样均值 X¯ 的分布总是近似正态分布，即 X¯∼N(μ,σ2n) 仍然成立，等价的有 X¯−μσ/n∼N(0,1)。
《统计学》——思考题第六章统计量及其抽样分布（贾俊平）
小平凡的记录的博客
03-13 2321
《统计学》——思考题第六章统计量及其抽样分布（贾俊平）
各类分布以及检验方法
xieph9541的博客
12-05 1万+
各类分布以及检验方法基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念 1、标准差： 三种分布 1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。 2、t分布 3、F分布 三种检验 1、卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于
参数假设检验
weixin_42565558的博客
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目录一、基本思想二、两类错误三、检验步骤四、一个总体参数的检验总体均值的检验总体比例的检验总体方差的检验五、两个总体参数的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样本方差比的检验两个样本方差比的检验 一、基本思想 ​ 无论是怎样的假设，假设检验的思想是一样的，就是所谓概率性质的反证法。其根据是实际推断原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。进一步讲，要检验某假设H0，先假设H...
Stata：多变量均值和中位数差异检验
Stata连享会
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原文链接：https://www.lianxh.cn/news/e2a1298d1f326.html 目录 1. 问题背景 1.1 期刊论文示例一 1.2 期刊论文示例二 1.3 期刊论文示例三 2. Stata实现组间均值或中位数差异检验的常见命令 2.1 ttest 命令 2.2 median 命令 2.3 ttable2 命令 2.4 ttable3 命令 2.5 balancetable 命令 3. 小结 1. 问题背景 实证分析中，经常
统计学 假设检验的完整步骤
Nicholas_Liu2017的博客
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确定原假设和备选假设 确定统计量 写出拒绝域 代值进去 验证检验并得出结论
回归分析中，证明：总离差平方和=回归平方和+误差平方和。
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证明: 总离差平方和=回归平方和+误差平方和。 SST=SSR+SSE,S S T=S S R+S S E,SST=SSR+SSE, 即 ∑i=1n(yi−yˉ)2=∑i=1n(y^i−yˉ)2+∑i=1n(yi−y^i)2 \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)^{2}=\sum_{i=1}^{n}\left(\hat{y}_{i}-\bar{y}\right)^{2}+\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\hat{y}_{i}\right)^{2
回归分析中，简述几种残差的定义？性质？作用以及特点？
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
03-27 7729
回归分析中常用的残差有普通残差，学生化残差，删除残差，删除学生化残差。下面给出这几种残差的定义，性质，作用和特点。 回归分析的几种残差定义和性质回归分析中回归诊断的主要内容普通残差学生化残差删除残差删除学生化残差 回归分析中回归诊断的主要内容 普通残差 普通残差 residuals：实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。超过正负 3 个 标准差范围的残差为异常值。 性质: ei=yi−y^i=(I−H)Y,ei∼N(0,1)e_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i}=(I-H) Y, \mathrm{
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