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《统计学》知识点五思维导图

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《统计学》知识点五

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思维导图大纲

《统计学》知识点(五)思维导图模板大纲

非参数检验

1. 秩和检验的适用范围:

①总体分布偏态的计量资料;

②数据两端有不确定值;

③等级资料;

④各组离散程度相差悬殊,总体方差不齐的资料。

2. 非参数检验对总体分布的形状差异不敏感,只对总体分布位置差异敏感;非参数检验没有充分利用资料信息,较参数检验的检验效低。故能用参数检验尽量采用参数检验,不满足参数检验条件才使用非参数检验。

3. 不同数据类型的统计分析路径:

〔1〕样本均数与总体均数的比拟:正态,样本均数与总体均数的t检验;非正态,Wilcoxon符号秩检验。

〔2〕两样本均数比拟:

①独立正态:两独立样本t检验;

②独立非正态:两独立样本的Wilcoxon秩和检验;

③配对设计差值正态,配对t检验;

④配对设计差值非正态,Wilcoxon符号秩检验。

〔3〕多样本均数比拟:

①独立正态〔方差齐〕,方差分析;

②独立非正态 Kruskal-Wails H检验;

③非独立正态,重复测量资料的方差分析;

④非独立非正态,Friedman M检验

双变量回归和相关

1. 直线回归应满足的条件:

自变量与因变量呈线性关系、观察值之间相互独立、因变量Y随机正态、对任何X因变量Y的标准差相等。

a为截距,b为回归系数,回归系数的估计采用最小二乘法原那么〔Least Squares Method,使残差平方和最小〕进行估计。

2. 决定系数〔coefficient of determination〕:

回归平方和与总平方和的比值,R2=SS回/SS总。R2取值0~1之间无单位,其数值大小反映回归奉献的相对程度,即总变异中回归模型能够解释的百分比。

3. 秩相关的应用适用范围:

〔1〕不服从双变量正态分布而不宜作Pearson相关分析;

〔2〕总体分布型未知;

〔3〕等级资料的相关分析。

4. 相关与回归的区别与联系区别

〔1〕区别:

① 资料:回归分析资料要求Y为正态随机变量,X为选定变量;相关分析资料X、Y服从双变量正态分布。

② 应用:回归分析是由一个变量值推算另一个变量值〔依存关系〕;相关分析只反映两个变量间的相互关系。

③ 回归系数b与原度量单位有关,而相关系数r无关。b的绝对值越大,回归直线越陡,即X变化1个单位时Y的平均变化越大;r的绝对值越大,所有点越趋近于一条直线,两变量的关系越密切,相关度越高。

〔2〕联系:

① r与b值可相互换算

② r与b正负号一致

③ r与b的假设检验等价:对于同一资料,检验完全等价;

④ 回归可解释相关。相关系数的平方r2(决定系数)是回归平方和与总的离均差平方和之比〔SS回/SS总〕。

5. 应用直线回归时的考前须知

〔1〕作回归分析要有实际意义,不能把毫无关联的两种现象作回归分析,必须对两种现象间的内在联系有所认识。

〔2〕在进行直线回归分析之前,应绘制散点图,当观察点的分布有直线趋势时,才适宜作直线回归分析,散点图还能提示资料有无异常点。异常点的存在往往对方程中的系数〔a、b〕的估计产生较大影响。因此,需对异常点进行复查。

〔3〕建立直线回归方程后,要对系数进行假设检验,以确定回归方程有无意义。

〔4〕直线回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限,防止外延。获得自变量值的手段也应与建立方程时相同。否那么会产生较大偏差。

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