简单介绍参数检验的内容
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参数检验思维导图模板大纲
是对参数平均值、方差进行的统计检验
小概率反证法
当总体参数已知(如:正态分布),根据总体分布和样本数据对总体参数进行推断
先对总体特征做出某种假设,再用适当统计方法确定假设成立的可能性大小
单样本T检验
判断一个总体的均值是否等于某已知数
要求:总体服从正态分布
只要分布未强烈偏态,单样本T检验是适用的
若极端值、强烈偏态,可使用Boostrap抽样
独立样本T检验
要求:独立性、正态性、方差齐性
若条件不被满足时
情况较轻时,可采用校正T检验的结果
变量变换使之满足条件
使用非参数检验过程
判断两总体均值是否相等(是否有显著性差异)(是否来自同一总体)
两样本(独立样本)T检验中要用到F检验
配对样本T检验
要求:正态分布
判断实验前后指标的均值是否相等
分别给予两种处理,检测实验结果有无显著性差异
方差分析
要求
总体正态性
样本随机性
方差齐性
总偏差平方和(SST)的可解性
单因素Anova
即:完全随机设计
用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,推断各样本所代表的各总体均数是否相等
多(两)因素Anova
即:随机区组设计
用于随机区组设计的多个样本均数比较,推断各样本所代表的各总体均数是否相等
目的
找出对因变量有显著影响的因素
各因素之间的交互作用
显著影响因素的最佳水平
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