建设检验

假设检验

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H0 记忆方法 采用标准或无差异做为H0

α 拒真的概率

b 弃伪的概率

分类

正态分布检验正态总体均值分布检验非参数检验

  正态分布检验包括三类:JB检验KS检验Lilliefors检验,用于检验样本是否来自于一个正态分布总体。

  正态总体均值检验检验分析方法和分析结果的准确度,考察系统误差对测试结果的影响。从统计意义上来说,各样本均值之差应在随机误差允许的范围之内。反之,如果不同样本的均值之差超过了允许的范围,这就说明除了随机误差之外,各均值之间还存在系统误差,使得各均值之间出现了显著性差异

  正态总体均值检验分为两种情况,

   T检验是用小样本检验总体参数,特点是在均方差不知道的情况下,检验样本平均数的显著性,分为单侧检验与双侧检验。当为双样本检验时,在两样本t检验中要用到F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t‘检验或变量变换或秩和检验等方法。

  Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。

  上面所述的检验都是基于样本来自正态总体的假设,在实际工作中,有时并不明确知道样本是否来自正态总体,这就为假设检验带来难度。非参数检验方法,对样本是否来自正态总体不做严格的限制,而且计算简单。统计工具箱提供了符号检验和秩和检验两种非参数检验方法。

显著性检验

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显著性水平

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统计学中拒真的概率

事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中,依据显著性水平大小把概率划分为二个区间,小于给定标准的概率区间称为拒绝区间,大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间,原假设成立而无显著性差异;事件属于拒绝区间,拒绝原假设而认为有显著性差异。对显著水平的理解必须把握以下二点:

  1、显著性水平不是一个固定不变的数值,依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。

  2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。

显著性差异

P-value是原假设H0真实的结论时,我们观察到样本的值有多大的概率,简称 P值 。如果此值小,就下原假设为不真实的结论。统计学上称为小概率事件,即样本不是从原假设的分布中抽出的。一般P值大于α,则无法拒绝原假设,相反,P值小于α,则拒绝原假设。通常情况下,实验结果达到0.05水平或0.01水平,才可以说数据之间具备了显著性差异。在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。

卡方检验:

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T检验

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 定义:T检验,亦称student t检验(Student‘s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。

 适用场景:T检验是用于小样本(样本容量小于30)的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著。

 背景:T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。戈斯特于1908年在Biometrika上公布T检验

Z检验

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  Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。

  当已知标准差时,验证一组数的均值是否与某一期望值相等时,用Z检验。

当用于比较大样本(样本容量大于30)的两平均数之间差异显著性检验的方法,两平均数为 样本的平均数和总体的平均数

  另外,对于Z检验我国的统计学教材大多采用U检验的说法。而国外英文统计学书籍,大多采用Z检验。

原文地址:https://www.cnblogs.com/yangming0322/p/12401970.html

时间: 2024-10-08 11:15:38

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