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  • Excel财务行政专项模板--定性资料的假设检验
  • 有了参数估计,就会有对应的假设检验;知识结构如下:01. 知识准备假设检验显著性水平的两种理解:1. 显著性水平:通过小概率准则来理解,在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平;用表示;凡出现概率小于...
    置信概率可以用来评估区间估计的什么性能?当然是可靠性了,P值反映的是显著性。有了参数估计,就会有对应的假设检验;知识结构如下:
    1ffabfea52b0dcbd02e0da114475b2bf.png360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png01. 知识准备360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png假设检验显著性水平的两种理解:1. 显著性水平:通过小概率准则来理解,在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平;用 e444324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 表示;凡出现概率小于显著性水平的事件称小概率事件;2. 通过两类错误理解: e444324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 为拒绝域面积745db558cea4885e8c19b303254eb59e.png原假设与备用假设H0:原假设,零假设----零是相关系数为0,说明两个变量无关系H1:备用假设如何设置原假设:1)H0与H1是完备事件组,相互对立,有且只有一个成立
    2)在确立假设时,先确定备设H1,然后再确定H0,且保证“=”总在H0上
    3)原H0一般是需要反驳的,而H1是需要支持的
    4)假设检验只提供原假设不利证据即使“假设”设置严密,检验方法“精确”;假设检验始终是建立在一定概率基础上的,所以我们常会犯两类错误;
    第一类:原H0是真,却拒绝原假设;犯 e444324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 类错误第二类:原H0是假,却不拒绝原假设;犯 ee44324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 类错误
    通常只能犯两种错误中的一种,且 e444324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 增加, ee44324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 减少通常, e444324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 类错误是可控的,先设法降低第一类错误概率 e444324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg什么是双尾检验,单尾检验?1) 当H0采用等号,而H1采用不等号,双尾检验2)当H0是有方向性的,单尾检验P值当原假设为真时,比所得到的样本观察,结果更极端的结果会出现的概率。如果P值很小,我们拒绝原假设的理由越充分。P的意义不表示两组差别大小,p反映两组差别有无统计学意义,显著性检验只是统计结论,判断差别还需要专业知识。T检验与U检验
    当样本容量n够大,样本观察值符合正态分布,可采用U检验当样本容量n较小,若观测值符合正态分布,可采用T型检验
    360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png02. 一个总体参数假设检验360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png899fa2e87b2fdadd31bf1b82a56a565e.png

    1. 大样本总体均值的检验方法—Z检验与t检验

    afcb94a2c3ecff5862fc0c54af2cddae.png大样本总体均值的检验方法,在大样本情况下,无论总体服从什么分布,样本均值服从正态分布。5041ced2595581839c644dc517c84c1a.png5f7b7919bdbee268302026f1e25e5d0d.png6d5296ff038f67d31e03e4a9a645cb63.png接下来用P值检验:d99df6512d91c1f5fddd72ab5169a8d2.png

    同样地,还有小样本情况下正态总体均值的检验;检测与大样本总体均值检测一样。

    以往的教科书区分大样本,小样本,是因为大样本的统计量用正态分布,小样本用t分布。那是依赖查表时代的产物;如今,计算机软件中,t分布随机变量在大样本时自然就近似正态分布了。---统计学家吴喜之

    2. 总体比例的检验

    对于总体比例的检验,通常是在大样本条件下进行的,而小样本得到的结果是极不稳定的;所以对总体比例进行检验时,通常用正态分布来确定临界值,即采用Z统计量,Z统计量计算公式:27dcbf146d036942542cad1cb71d3a4b.pngP为样本比例;0b45324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 为总体比例

    3. 总体方差 0e45324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg 的检验

    不论样本容量是大是小,都要求总体服从正态分布;总体方差检验使用 1045324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg .ad44874a1f8a2d22d57c61ad8b8095bc.png

    举例如下:

    一个可以接受的罐装量方差 1545324d-844a-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg ,随机选取20杯饮料进行测试,其样本方差7.63ml,试以0.1的显著性水平,判断样本是否方差过大?6770e2582d1334f588849c731bda3558.png6e44cf4b8fcfc8fd46dd1f11ea87e4bf.png

    360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png03. 两个总体参数假设检验360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png1. 两个总体均值之差的检验场景:比较一个学校的重点班和普通班英语平均成绩是否具有显著差异;比较改善后的平均产量与改善前的平均产量是否具备显著差异,这些问题都属于两个样本均值之差的检验。2. 独立样本中大样本前提下的总体均值之差检验9645f05138bc1d293c6c68ee36cdc8e7.png
    贾俊平 | 统计学 第七版 第八章
    说明:大样本前提下,两样本均值之差的抽样分布近似服从正态分布Excel操作:加载数据,选择“数据分析”功能--Z检验双样本均值差检验选择了99个样本,算作大样本检验:变量输入:变量1和变量2数据分别输入两列或两行;
    假设平均差:如果检验两总体均值是否相等,输入0;如果检验两总体均值差是否等于某个常数,输入常数。
    已知方差:输入已知的总体方差或大样本的方差。
    显著水平:一般为0.1、0.05或0.01,根据需要填写
    80ec4a5641c027aed3f5ec4752bbd11e.png从输出结果来看,不仅有单侧z检验和双侧z检验结果:z:计算得出的z值;
    P(Z<=z)单尾与z单尾临界:已知显著水平下的单尾临界z值和P值;
    P(Z<=z)双尾与z双尾临界:已知显著水平下的双尾临界z值和P值;分析结论:以假设平均差为0举例利用检验统计量z :|z|=0.39利用P值:1.95>0.05,不能拒绝H0;两样本均值之差等于0.3. 独立样本中小样本前提下总体均值之差检验(*可不掌握)独立样本提供的数据值可能因为样本个体在其它因素方面的“不同质”而对它们所提供的有关总体均值的信息产生干扰,为有效排除样本个体之间这些“额外”差异带来多误差,可以考虑采用匹配样本。360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.png04. Excel数据分析总结360f637e5d524b3ec75b43e43346e3cc.pngf6dcbb489380a3c11b95f9b760d9f2c9.pngexcel提供的数据分析功能!
    对两个正态总体样本均值之差进行检验:excel提供了z检验-双样本平均差检验对两个正态总体方差进行比较需要用方差比:excel提供了F检验-双样本方差检验
    excel未提供单样本均值,比例,方差的检验,未提供双样本总体比例的检验!End.作者:求知鸟来源:知乎
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  • Excel数据分析工具库中假设检验含5个知识点:Z-检验:双样本均值差检验T-检验:平均值的成对二样本检验T-检验:双样本等方差假设T-检验:双样本异方差假设F检验:双样本方差检验Z检验:双样本平均差检验1....
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    Excel数据分析工具库中假设检验含5个知识点:

    Z-检验:双样本均值差检验

    T-检验:平均值的成对二样本检验

    T-检验:双样本等方差假设

    T-检验:双样本异方差假设

    F检验:双样本方差检验

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngZ检验:双样本平均差检验01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    1. 假设条件

    • 两个样本是独立的样本

    • 正态总体或非正态总体大样本(样本量不小于30)

    • 两样本方差已知

    2. 检验统计量及其分布、原假设及拒绝域

    表 7‑1 z检验原假设、统计量及拒绝域

    8f3b94136f7127042f65c17f5ade9942.png

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngZ检验工具的使用01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    例:对如下两样本标准差均为10,试以0.05的显著水平检验两样本均值是否相等。

    1fdfc5cc37a7fa58598a6f1c0322d527.png

    1. 在EXCEL中输入数据(图 7‑2 A:C列)。

    2. 数据|分析|数据分析|z检验:双样本平均差检验,设置对话框如下。

    17806824114d121b1f2e8f6e216e2be0.png

    图 7‑1 z检验:双样本平均差检验对话框

    2. 确定生成分析报告。

    514f7edb41f0123d269643056fd83339.png

    图 7‑2 检验结果

    本问题是检验两样本均值是否相等,故为双尾检验。由分析报告可见,截尾概率为0.001756<0.05,拒绝均值相等的原假设。

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngt检验:成对双样本平均值检验概述01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    1. 假设条件

    • 两个总体配对差值构成的总体服从正态分布

    • 配对差是由总体差随机抽样得来的

    • 数据配对或匹配(重复测量(前/后))

    2. 检验统计量及其分布、原假设及拒绝域

    e4a2ad4d6fb083f4ae74ac33f44609d0.png

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngt检验:成对双样本平均值工具的应用01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    例:对如下成对数据检验X的均值是否大于Y的均值。

    5646f784542f5ea5c03b046eb9c4c207.png

    图 8‑1 数据资料

    1. 数据|分析|数据分析|t检验:成对双样本平均值,弹出对话框并设置如下:

    4e75f8e313c744a77a80dbbaec276157.png

    图 8‑2 平均值成对双样本检验对话框

    2. 单击“确定”得检验结果报告:

    ddb193351acf85402bf1dbb9d447d63d.png

    图 8‑3 检验结果

    3d2de8e863fd275af884083929259ba9.png

    e10d9273357347aa9a19489e520b48fa.png

    图 8‑4 单边t检验拒绝域

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngt检验:双样本等方差假设检验概述01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    1. 假设条件

    • 两个独立的小样本

    • 两总体都是正态总体

    • 两总体方差未知,但值相等

    2. 检验统计量及其分布、原假设及拒绝域

    表 9‑1 z检验原假设、统计量及拒绝域

    0d6247ead5ae64409c5fe53255d23fd8.png

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngt检验:双样本等方差假设工具的应用01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    例:对如下数据检验X与Y的均值,假设两总体方差相等,检验两总体均值是否存在显著差异(显著水平0.05)。

    022eee74e49de04fc697f5b5d9f0d331.png

    图 9‑1 数据资料

    1. 数据|分析|数据分析|t检验:成对双样本平均值,弹出对话框并设置如下:

    924b87b8edafba0cc7b4cf4cfbdead1c.png

    图 9‑2 单等方差检验对话框

    2. 单击“确定”得检验结果报告:

    报告结果显示,双尾P值0.84>0.05不拒绝原假设,即认为两总体均值无显著差异。

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    图 9‑3 检验结果报告

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngt检验:双样本异方差假设检验概述01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    1. 假设条件

    • 两总体都是正态总体

    • 两总体方差未知,且值不等

    2. 检验统计量及其分布、原假设及拒绝域

    表 10‑1 z检验原假设、统计量及拒绝域

    807a840e18216c6dd4b7fdb2d301a032.png

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngt检验:双样本异方差假设工具应用01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    例:对如下数据检验X与Y的均值,假设两总体方差不等,检验两总体均值是否存在显著差异(显著水平0.05)。

    4d5134198dfaaf0c6c24ec03afd95c7a.png

    图 10‑1 数据资料

    1. 数据|分析|数据分析|t检验:成对双样本平均值,弹出对话框并设置如下:

    c7266072fbb5494947182d3ea4b9e6f1.png

    图 10‑2 异方差检验对话框

    2. 单击“确定”得检验结果报告。由报告可见,双尾截尾概率(P值)为0.85>0.05不拒绝原假设,即两样本总体均值无显著差异。

    我们关注的是P值,当该值小于显著水平时,图中的P值值远小于0.05,效应显著。

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    图 10‑3 检验结果报告

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngF检验:双样本方差齐性检验01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    F检验简介

    F检验又叫方差齐性检验。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。

    F检验法是英国统计学家Fisher提出的,主要通过比较两组数据的方差 S2,以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差,则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后,再进行t 检验。

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    查F分布临界值表得临界值Fα,如果F < Fα表明两组数据没有显著差异;F ≥ Fα表明两组数据存在显著差异。若能得到F所对应的截尾概率(P值),则P值小于显著水平时差异显著。

    F分布函数描述见(图 10‑3),分布曲线见(图 11‑2)。

    2ca42dda1bc759b86b3117af419b7791.png

    图 11‑1 F分布基本概念

    2d0ee8a29f553fd8ad3663cdae0d1662.png

    图 11‑2 F分布曲线

    图11-2蓝色部分为面积为F分布累积概率=1-α;红色部分的概率则为α,横轴为F值。

    f3158e0190c4c29cbb0a9ff272af20c8.pngF检验:双样本方差工具的使用01070512ee142bc9245b650b5afd3750.png

    例:对如下数据,利用EXCEL的F检验工具检验两组数据方差是否有显著差异。

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    1. 在EXCEL中输入数据。

    2017dc97348d4a240d3835126051b9c2.png

    图 11‑3数据资料

    2. 从“数据”选项卡选择“数据分析”,选择“F检验:双样本方差”,单击“确定”弹出对话框如下:

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    图 11‑4 F检验对话框

    3. 单击“确定”得到输出结果(图 11‑5)

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    图 11‑5 F检验结果

    由图3可见,F统计量=1.488,F临界值为3.1789,F0.05,没有落入否定域,不拒绝原假设。

    End.作者:数据科学社区链接:https://www.jianshu.com/p/1c60c9c3fe33来源:简书
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    131571238c266a971d14700f740cf331.png

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  • “如果需要检验某批产品中合格品的比例是否高于90%或者需要检验某地区手机的普及率是否达到20%等,此类问题即为总体比例的假设检验问题。” 解答: 疑问:当n=13时,优质品率低至26%,这与40%相差...

    如果需要检验某批产品中合格品的比例是否高于90%或者需要检验某地区手机的普及率是否达到20%等,此类问题即为总体比例的假设检验问题。



    解答:


    疑问:当n=13时,优质品率低至26%,这与40%相差了将近40%,偏离的真够多的,但从统计学上来讲,又是科学的。有意思!

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  • -在上篇文章中,介绍了假设检验的基本方法和原理,并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验,见下文:数据分析 | 统计之参数假设检验这篇文章,用Python实现常用的假设检验!服从什么分布,就用什么区间估计方式...
    - 点击上方“中国统计网”订阅我吧!-c597c876fb1fcf3de4c2bfd7b1b3bcde.gif

    在上篇文章中,介绍了假设检验的基本方法和原理,并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验,见下文:数据分析 | 统计之参数假设检验

    这篇文章,用Python实现常用的假设检验!

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    服从什么分布,就用什么区间估计方式,也就就用什么检验!

    比如:两个样本方差比服从F分布,区间估计就采用F分布计算临界值(从而得出置信区间),最终采用F检验。

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    建设检验的基本步骤:

    3c83a6a01901a7ff57ff01dbd0bebc9b.png

    前言

    假设检验用到的Python工具包

    • Statsmodels是Python中,用于实现统计建模和计量经济学的工具包,主要包括描述统计、统计模型估计和统计推断
    • Scipy是一个数学、科学和工程计算Python工具包,主要包括统计,优化,整合,线性代数等等与科学计算有关的包
    导入数据
    from sklearn.datasets import load_irisimport numpy as np#导入IRIS数据集iris = load_iris()iris=pd.DataFrame(iris.data,columns=['sepal_length','sepal_width','petal_legth','petal_width'])print(iris)
    一个总体均值的z检验
    np.mean(iris['petal_legth'])'''原假设:鸢尾花花瓣平均长度是4.2备择假设:鸢尾花花瓣平均长度不是4.2'''import statsmodels.stats.weightstatsz, pval = statsmodels.stats.weightstats.ztest(iris['petal_legth'], value=4.2)print(z,pval)'''P=0.002 <5%, 拒绝原假设,接受备则假设。'''
    一个总体均值的t检验
    import scipy.statst, pval = scipy.stats.ttest_1samp(iris['petal_legth'], popmean=4.0)print(t, pval)'''P=0.0959 > 5%, 接受原假设,即花瓣长度为4.0。 '''

    模拟双样本t检验

    #取两个样本iris_1 = iris[iris.petal_legth >= 2]iris_2 = iris[iris.petal_legth < 2]print(np.mean(iris_1['petal_legth']))print(np.mean(iris_2['petal_legth']))'''H0: 两种鸢尾花花瓣长度一样H1: 两种鸢尾花花瓣长度不一样'''import scipy.statst, pval = scipy.stats.ttest_ind(iris_1['petal_legth'],iris_2['petal_legth'])print(t,pval)'''p<0.05,拒绝H0,认为两种鸢尾花花瓣长度不一样'''
     练习数据字段说明:
    • gender:性别,1为男性,2为女性
    • Temperature:体温
    • HeartRate:心率
    • 共130行,3列
    • 用到的数据链接:pan.baidu.com/s/1t4SKF6
    本周需要解决的几个小问题:

    1. 人体体温的总体均值是否为98.6华氏度?

    2. 人体的温度是否服从正态分布?

    3. 人体体温中存在的异常数据是哪些?

    4. 男女体温是否存在明显差异?

    5. 体温与心率间的相关性(强?弱?中等?)

    1.1 探索数据

    import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy import statsdata = pd.read_csv("C:\\Users\\baihua\\Desktop\\test.csv")print(data.head())sample_size = data.size #130*3out:   Temperature  Gender  HeartRate0         96.3       1         701         96.7       1         712         96.9       1         743         97.0       1         804         97.1       1         73print(data.describe())out: Temperature      Gender   HeartRatecount   130.000000  130.000000  130.000000mean     98.249231    1.500000   73.761538std       0.733183    0.501934    7.062077min      96.300000    1.000000   57.00000025%      97.800000    1.000000   69.00000050%      98.300000    1.500000   74.00000075%      98.700000    2.000000   79.000000max     100.800000    2.000000   89.000000人体体温均值是98.249231

    1.2 人体的温度是否服从正态分布?

    '''人体的温度是否服从正态分布?先画出分布的直方图,然后使用scipy.stat.kstest函数进行判断。'''%matplotlib inlineimport seaborn as snssns.distplot(data['Temperature'], color='b', bins=10, kde=True)

    d3b5e4f174cc58d81ddca2202063e218.png

    stats.kstest(data['Temperature'], 'norm')out:KstestResult(statistic=1.0, pvalue=0.0)'''p<0.05,不符合正态分布'''
    判断是否服从t分布
    '''判断是否服从t分布:'''np.random.seed(1)ks = stats.t.fit(data['Temperature'])df = ks[0]loc = ks[1]scale = ks[2]t_estm = stats.t.rvs(df=df, loc=loc, scale=scale, size=sample_size)stats.ks_2samp(data['Temperature'], t_estm)''' pvalue=0.4321464176976891 <0.05,认为体温服从t分布'''
    判断是否服从卡方分布
    '''判断是否服从卡方分布:'''np.random.seed(1)chi_square = stats.chi2.fit(data['Temperature'])df = chi_square[0]loc = chi_square[1]scale = chi_square[2]chi_estm = stats.chi2.rvs(df=df, loc=loc, scale=scale, size=sample_size)stats.ks_2samp(data['Temperature'], chi_estm)'''pvalue=0.3956146564478842>0.05,认为体温服从卡方分布'''
    绘制卡方分布直方图
    '''绘制卡方分布图'''from matplotlib import pyplot as pltplt.figure()data['Temperature'].plot(kind = 'kde')chi2_distribution = stats.chi2(chi_square[0], chi_square[1],chi_square[2])x = np.linspace(chi2_distribution.ppf(0.01), chi2_distribution.ppf(0.99), 100)plt.plot(x, chi2_distribution.pdf(x), c='orange')plt.xlabel('Human temperature')plt.title('temperature on chi_square', size=20)plt.legend(['test_data', 'chi_square'])

    bece96d9e4e149d51735a602d119d344.png

    1.3 人体体温中存在的异常数据是哪些?

    '''已知体温数据服从卡方分布的情况下,可以直接使用Python计算出P=0.025和P=0.925时(该函数使用单侧概率值)的分布值,在分布值两侧的数据属于小概率,认为是异常值。'''lower1=chi2_distribution.ppf(0.025)lower2=chi2_distribution.ppf(0.925)t=data['Temperature']print(t[t)print(t[t>lower2])out:0     96.31     96.765    96.466    96.767    96.8Name: Temperature, dtype: float6463      99.464      99.5126     99.4127     99.9128    100.0129    100.8Name: Temperature, dtype: float64

    1.4 男女体温差异是否显著

    '''此题是一道两个总体均值之差的假设检验问题,因为是否存在差别并不涉及方向,所以是双侧检验。建立原假设和备择假设如下:H0:u1-u2 =0  没有显著差H1:u1-u2 != 0  有显著差别'''data.groupby(['Gender']).size() #样本量65male_df = data.loc[data['Gender'] == 1]female_df = data.loc[data['Gender'] == 2]'''使用Python自带的函数,P用的双侧累计概率'''import scipy.statst, pval = scipy.stats.ttest_ind(male_df['Temperature'],female_df['Temperature'])print(t,pval)if pval > 0.05:    print('不能拒绝原假设,男女体温无明显差异。')else:    print('拒绝原假设,男女体温存在明显差异。')out:-2.2854345381654984 0.02393188312240236拒绝原假设,男女体温存在明显差异。

    1.5 体温与心率间的相关性(强?弱?中等?)

    '''体温与心率间的相关性(强?弱?中等?)'''heartrate_s = data['HeartRate']temperature_s = data['Temperature']from matplotlib import pyplot as pltplt.scatter(heartrate_s, temperature_s)

    22e0204ee8bbadad18dad730faccb072.png

    stat, p = stats.pearsonr(heartrate_s, temperature_s)print('stat=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))print(stats.pearsonr(heartrate_s, temperature_s))'''相关系数为0.004,可以认为二者之间没有相关性'''
    End.作者:求知鸟来源:知乎

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  • ,对于总体比例之差的检验可以分为检验两个总体比例是否相等和检验总体比例之差是否为一常数(不为0)两种情况。例如,需要检验两地区手机的普及率是否相等,即为总体比例是否相等的检验;而需要检验某种品牌的洗发...
  • “方差检验的基本思想和均值检验相同,两者的差别在于统计量的不同。” 解答:
  • “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:
  • 假设检验
  • 作于: 2020-12-4 1:42
  • 假设检验又称统计假设检验(注:显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法),是一种基本的统计推断形式,也是数理统计学的一个重要的分支,用来判断样本与样本,样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别...
  • “ 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...一开始我按单侧左尾假设用临界值法和P值法进行计算,发现计算结果和FTEST函数及F-检验工具的计算结果不一致,将假设更改为单侧右尾后,问题解决。
  • -在上篇文章中,介绍了假设检验的基本方法和原理,并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验,见下文:数据分析 | 统计之参数假设检验这篇文章,用Python实现常用的假设检验!服从什么分布,就用什么区间估计方式...
  • 为什么要写假设检验?因为在工作中经常会遇到ABTest就不可避免的要进行假设检验,进行结果的有效性分析。假设检验的方法有很多比如T检验、卡方检验、方差分析等。这些方法在Excel、Python、R、Spss里都是可以实现的...
  • “两样本总体均值之差的假设检验也是经常需要面对的问题,如需要检验经过培训后打字员的打字平均速度是否显著提高,需要检验两个营业部日平均销售额是否显著不同等。”
  • 参数估计与假设检验的区别: 参数估计与假设检验是统计推断的两个组成部分,都是利用样本信息对总体进行推断,但角度不同。 参数估计是样本统计量估计总体参数的方法,总体参数载估计前是未知的;假设检验是先对总体...
  • 在上篇文章中,介绍了假设检验的基本方法和原理,并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验,见下文:求知鸟:数据分析|统计之参数假设检验​zhuanlan.zhihu.com这篇文章,用Python实现常用的假设检验!...
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  • 经过一番研究,确定应该是教材中的T函数类型用错了(有可能是旧版本Excel函数的bug),出现了检验方法与实例解答不一致。本文已修复这个错误(红色框部分)。 在实际应用中,要注意临界值即尾型(单、双;左、右)...
  • “在总体方差未知下,当样本容量n>30时,即为大样本时,可用正态分布近似替代t分布,因此无论方差是否可知,根据中心极限定理,只要抽取样本足够大,抽样分布就会服从正态分布。” ...有个遗留问题,既然大样本...
  • 本示例为两样本总体比例是否为d0(不为零常数)的检验 解答:
  • “如果总体方差未知,则无法直接运用上面的z统计量,但可以运用样本方差s1和s2来代替σ1和σ2。”  解答:
  • -在上篇文章中,介绍了假设检验的基本方法和原理,并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验,见下文:数据分析 | 统计之参数假设检验这篇文章,用Python实现常用的假设检验!服从什么分布,就用什么区间估计方式...
  • 有了上一篇的铺垫,这篇就容易多了。同样,教材中只提供了TTEST和等方差双样本的t检验宏命令这两种方式。我增加临界值法和P值法两种方法。四种方法相互验证,不容易出错。 解答:
  • 本博客根据非常好的excel资料而编写,使用python语言操作,预计使用一周的时间更新完成。...1、①分析:单个正态分布,方差已知时μ的U检验 H_0:u=34 , H_1:u≠34 ②数据 ③Python代码如下 w...
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  • 在前一篇讲完概率分布后,我们再接再厉拿下假设检验,也就是大名鼎鼎的AB Testing。俗话说得好,再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。抽样数据分析中,虽然数据越多越齐越好,可是受限于各类因素的制约,我们并不能...
  • “通常,总体的方差是无法获知的,此时可以用能计算出的样本的标准差s来代替未知的总体的标准差σ,但此时新的统计量不再服从正态分布,而是服从自由度为n-1的t分布” 解答:

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