显著性水平

F检验（ANOVA）

方差分析（ANOVA），又叫F检验，简单来说，就是求得F统计量（组间方差/组内方差），然后查F表，如果大于临界值（一般是0.05显著性水平下）则拒绝原假设，即组间具有显著性的差异。
徘甚·2019-11-02 17:43

Python玩转数据分析——T检验

两独立样本t检验假设现在还有另外10个女生的体重数据，问上一组男生的体重和这一组女生的体重有无明显差异（显著性水平为0.05）。
Sinpoint·2019-09-20 19:04

假设检验与P值

（显著性水平）假设检验常用的判
HEERY551·2019-08-28 11:18

MATLAB---回归模型

regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，用法是：b=regress(Y,X)[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)Y,X为提供的X和Y数组，alpha为显著性水平
张涌鑫的学习笔记·2019-08-24 16:05

R-corrplot相关性绘图，只有你想不到的

初步接触数据集，探索性分析后，经常需要做一个相关分析，得到各变量间的相关系数以及显著性水平。本文介绍一下R-corrplot包进行相关可视化展示。
生信补给站·2019-07-30 16:00

R功效分析

power（功效）=1-II型错误概率通常来说，研究目标是维持一个可接受的显著性水平，尽量较少使用样本，最大化统计检验功效。《R语言实战》这里有四个量紧密相关。
KK_f2d5·2019-06-19 13:53

显著性水平 p值 z值

1显著性水平显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。1-α为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性。
genghaihua·2019-06-14 11:03

统计学笔记（二）：假设检验

然后定义另一个与原假设的内容完全对立的假设，称之为备择假设，记作第一类错误和第二类错误image.png显著性水平:当原假设为真并且以等式形式出现时犯第一类错误的概率称为检验的显著性水平，用表示。
LucasOoo·2019-04-09 17:13

概率统计与随机过程（二）统计假设检验

具体：假设选取统计量，明确其分布给出显著性水平查出置信限计算统计量统计推断例如：Pearson积矩相关系数的假设检验：Pearson相关性分析的前提假设是数据样本服从正态分布，但数据样本仅仅是总体中的一组样本
一只爱喝酸奶的猫·2019-03-20 22:25

R语言：十一个统计检验都在这了

R语言的各种检验1、W检验（Shapiro–Wilk(夏皮罗–威克尔)W统计量检验)检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test().结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时
大道无形x我有型·2019-03-03 10:05

假设检验与单侧检验、双侧检验

在看假设检验的例题的时候发现，同样是5%的显著性水平，有时候会选择使用双侧检验，有时候又选择单侧，到底应该如何选择？今天通过一些资料理解一下，记录下来。
没有桃子吃的小流氓·2019-02-28 19:49

假设检验与单侧检验、双侧检验

在看假设检验的例题的时候发现，同样是5%的显著性水平，有时候会选择使用双侧检验，有时候又选择单侧，到底应该如何选择？今天通过一些资料理解一下，记录下来。
没有桃子吃的小流氓·2019-02-28 19:49

显著性检验与P值

2.显著性检验的思想：为了方便下文的理解，首先讲一下显著性水平的含义。显著性水平的含义：错误的拒绝原假设的概率（也
Ai北极星·2019-02-18 00:42

P-value

2.拒绝原假设的最小显著性水平。3.观察到的(实例的)显著性水平。4.表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
程序员杂谈·2018-11-21 20:16

关于多元线性回归显著性水平P的理解

我们在用统计软件工具，比如SPSS、R、python在做多元线性回归时，通常会看其系数的P值，但你真的理解这个P值吗？关于这个问题，我们首先需要了解什么是假设检验、假设检验的两类错误以及P值的含义。假设性检验的定义：提出检验假设又称无效假设，也称为原假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；预先设定的
liyang3462·2018-10-16 10:44

假设检验及R实现

这个小概率的标准由研究者事先确定，即以所谓的显著性水平α(0临界值时，拒绝H
cyydjt·2018-09-27 19:31

随手写程序——单样本t分布检验

71,55,19,24,9,96,83,71,60,49,39,29,20,11,2,94]it=iter(T)foriinrange(len(T)):T[i]=next(it)/10000+1.69#构造t分布表，显著性水平
qdu5er·2018-07-16 23:48

R—方差分析详解2

单因素多元方差分析by三只结果p值显而易见地低于显著性水平，拒绝原假设，不同口味的受欢迎程度存在显著差异。但是，这5种口味两两之间的差异如何呢？
三只产品数据汪·2018-07-14 16:03

干货 | 一文带你入门统计学（附资源）

假设检验，P值，显著性水平，置信区间，功效分析到底是什么呢？这里有一份通俗易懂的讲解指南。本文介绍了统计学两大学派：频率学派和贝叶斯学派的基本观点，一起来看看大咖是如何讲解统计学术语的。
enohtzvqijxo00atz3y8·2018-07-06 07:00

ggsignif 程序包帮助文档翻译

一般情况下，通过在顶部添加一个括号显示，这个括号连接了感兴趣的分组，并且注释显著性水平（NS,*,**,***）这个包提供一个单层（geom_si
华南先生·2018-03-14 07:43

R语言-选择样本数量

也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率1.t检验案例:使用手机和司机反应时间的实验1library(pwr)2#n表示样本大小3#d表示标准化均值之差4#sig.level表示显著性水平
月上贺兰·2018-02-18 00:00

【数据挖掘知识点六】假设检验

一个完整的假设检验过程，包括以下几个步骤：1）提出假设；2）构造适当的检验统计量，并根据样本计算统计量的具体数值；3）规定显著性水平，建立检验规则；4）作出判断。
fjssharpsword·2018-02-12 17:46

假设检验（一）

商务与经济统计以《商务与经济统计》的课后习题为例进行讲解假设检验主要是验证在假设成立的前提下，是否发生了几乎不可能发生的事件，显著性水平即区分可能发生的事件与几乎不可能发生的时间的界限（低于显著性水平的事件为几乎不可能发生的事件
dalalaa·2017-12-11 02:39

F检验（ANOVA）

方差分析（ANOVA），又叫F检验，简单来说，就是求得F统计量（组间方差/组内方差），然后查F表，如果大于临界值（一般是0.05显著性水平下）则拒绝原假设，即组间具有显著性的差异。
花花呼呼·2017-08-15 20:00

170707 student-t-test with python code

通俗理解显著性水平1-α与置信
hustliu2018·2017-07-07 09:13

R语言可视化学习笔记之相关矩阵可视化包ggcorrplot

基于ggplot2包以及corrplot包的相关矩阵可视化包ggcorrplot，ggcorrplot包提供对相关矩阵重排序以及在相关图中展示显著性水平的方法，同时也能计算相关性p-value安装方法就不提了
taoyan·2017-06-12 10:35

假设检验中的P值 与显著性水平的联系

假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值(P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以PF，也可写成Pr(>F)，P=P{F0.05>F}或P=P{F0.01>F}。中文名假设检验中的P值属    于推断统计用  
shenxiaoming77·2016-05-19 10:00

Excel中使用Z-检验

3.确定显著性水平为0.05，使用Z-检验工具。4.分析结果P值为0.002095<<0.05不支
yangqingter·2016-05-10 08:00

显著性水平 置信度 置信区间 实例讲解

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidenceinterval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95以上
bitcarmanlee·2016-03-17 10:29

显著性水平 置信度 置信区间 实例讲解

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidenceinterval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95以上
bitcarmanlee·2016-03-17 10:00

Java实现一元线性回归预测

1.给出一元线性回归预测模型2.设定固定的显著性水平为0.95（0.05）【此时R0.95的临界值为0.576】，计算相关系数R，进行显著性检验3.按照预测年份，在固定的置信水平0.95（0.05）【t0.025
岑泉鄅·2015-11-24 17:00

统计学第一类错误和第二类错误

具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验
Evan_Gu·2015-11-22 11:14

学习笔记2.1.1

定义掌握： 1>  t检验、F检验、显著性水平 什么是t检验 单个样本的t检验 　　目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 　　
·2015-11-07 10:29

如何确定Z检验的值（查正态分布表时要注意中间的数字都是面积，最左边一列和最上面一行都是Z值）

一、当给定了检验的显著性水平a=0.05时，如果检验时要检验是否相等，就是双侧检验，允许左右各有误差，即a/2=0.025。此时要查尾部面积是0.025时的Z值。
·2015-11-06 08:50

R in action读书笔记（13）第十章 功效分析

10.1假设检验速览 在研究过程时，研究者通常关注四个量：样本大小、显著性水平、功效和效应值。样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目。显著性水平（也
·2015-10-28 09:05

基础假设检验

3、选择显著性水平as由于样本的随机性，我们做出的判断并不能保证结论完全正确，而是会犯错的.显著性水平的选择是为了控制
bjfu_stat·2015-08-15 10:45

matlab 多元回归分析 regress、 nlinfit 、stepwise函数

alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05)，输出向量b，bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r，ri
pingmin2014·2015-07-29 14:04

统计检验术语

具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，
猪迪·2015-02-06 13:00

R语言之功效分析篇

转载自：http://blog.csdn.net/lilanfeng1991/article/details/33728435样本大小 ：指实验设计中每种条件/组中观测的数目；显著性水平（alpha）：
u013524655·2014-11-19 22:00

方差分析

“*”对应的是显著性水平。如果我没有记错的话，“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著，“.”代表在0
bxy5511·2014-11-08 15:00

R中的各种假设检验

结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为  样本不是来自正态分布的总体，否则则承认样本来自正态分布的总体。
bxy5511·2014-11-04 11:00

使用R语言进行协整关系检验

首先回归伪回归例子：伪回归Spuriousregression 伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好，但是其残差序列是一个非平稳序列，拟合一个伪回归: #调用相关R包library(lmtest
s04023083·2014-10-29 15:00

R与正态分布（3）分布的检验

Shapiro—Wilk检验法是S.S.Shapiro与M.B.Wilk提出用顺序统计量W来检验分布的正态性,对研究的对象总体，先提出假设认为总体服从正态分布，再将样本量为n的样本按大小顺序排列编秩，然后由确定的显著性水平
jobar·2014-10-29 08:00

fmri分析工具：spm里的统计学 Introduction to SPM statistics

分别在每个体素上做方差分析; 2.对每个体素的方差分析结果，计算t检验统计量; 3.计算等同于t检验统计量的z值; 4.绘制一副t检验统计量map，或者z值map; 5.利用随机场理论，纠正统计检验结果的显著性水平
·2014-03-30 20:00

假设检验（总结）

这样我们就可以根据统计量的分布是否满足某种分布，并根据预先设定的显著性水平进行检验做出拒绝或者接受假设H0的判断。
china1000·2013-10-18 22:40

R语言系列学习(各种检验)

1、W检验（Shapiro–Wilk(夏皮罗–威克尔)W统计量检验)检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test().结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为样本不是来自正态分布的总体
hawksoft·2012-06-20 15:55

R语言系列学习(各种检验)

结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为   样本不是来自正态分布的总体，否则则承认样本来自正态分布的总体。
hawksoft·2012-06-20 15:00

[统计学教程] 第七章 假设检验

二．确定适当的检验统计量T；检验统计量T是用于检验原假设是否成立的标准，在原假设成立的前提下，统计量T满足某种特征，三．规定显著性水平a（犯弃真错
ago52030·2008-08-25 16:00
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他