【總結(jié)】本資料來(lái)源第四章質(zhì)量檢驗(yàn)?第一節(jié)質(zhì)量檢驗(yàn)概述?第二節(jié)基本質(zhì)量檢驗(yàn)的實(shí)施?第三節(jié)抽樣檢驗(yàn)第一節(jié)質(zhì)量檢驗(yàn)概述?一.質(zhì)量檢驗(yàn)的定義?二.檢驗(yàn)的質(zhì)量職能?三.質(zhì)量檢驗(yàn)的內(nèi)容?四.質(zhì)量檢驗(yàn)的意義?五.質(zhì)量檢驗(yàn)的分類(lèi)一.質(zhì)量檢驗(yàn)的定義?通過(guò)觀察和判斷,適當(dāng)時(shí)結(jié)合
2025-01-13 04:38
【總結(jié)】假設(shè)檢驗(yàn)第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的概念在總體X的分布完全未知,或只知其分布但不知其參數(shù)的情況下,我們對(duì)X的分布或分布中的參數(shù)作出某種假設(shè),然后根據(jù)樣本,用統(tǒng)計(jì)分析方法檢驗(yàn)這一假設(shè)是否合理,從而作出接受或拒絕這一假設(shè)的決定.一、基本概念對(duì)總體X的分布或分布中的參數(shù)提
2025-02-18 22:17
【總結(jié)】本資料來(lái)源均值假設(shè)檢驗(yàn)均值假設(shè)檢驗(yàn)首先做正態(tài)性檢驗(yàn)(univariate過(guò)程)procunivariatedata=plotnormal。varheightweight。Run。均值假設(shè)檢驗(yàn)?單樣本均值假設(shè)檢驗(yàn)–正態(tài)分布–非正態(tài)分布?兩樣本均值假設(shè)檢驗(yàn)–獨(dú)立組
2025-02-08 22:02
【總結(jié)】統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)(分析階段)()統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)主要內(nèi)容統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)1.統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)?我們可以經(jīng)??吹饺缦抡f(shuō)法.–設(shè)備的效率為%.–
2025-01-25 16:50
【總結(jié)】HypothesisTesting1假設(shè)檢驗(yàn)2Population:TheUniverseDataorinformationthatdefinestheentiresetParameters(m,s)may,ormaynotbeknown.Sample:Asubsetdataorinformationt
2025-01-25 14:08
【總結(jié)】本資料來(lái)源第6章假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題大樣本情形下的總體均值檢驗(yàn)小樣本情形下的總體均值檢驗(yàn)總體比例的檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題單側(cè)檢驗(yàn)與雙側(cè)檢驗(yàn)單側(cè)檢驗(yàn)與雙側(cè)檢驗(yàn)兩類(lèi)錯(cuò)誤和顯著性水平兩類(lèi)錯(cuò)誤和顯著性水平拒絕域和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量拒絕域和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量原假設(shè)與備擇假設(shè)備原假設(shè)與備擇假設(shè)備什么是假設(shè)什么是
2025-02-19 11:35
【總結(jié)】第三章多元線性回歸模型-擬合優(yōu)度檢驗(yàn)與假設(shè)檢驗(yàn)一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)1、可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)則2222)?()?)(?(2)?())?()?(()(YYYYYYYYYYYYYYTSSiiiiiiiiii??????????????????總離差平方和的分解
2025-01-18 16:06
【總結(jié)】統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)1(分析階段)()統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)2主要內(nèi)容統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)31.統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)?我們可以經(jīng)??吹饺缦抡f(shuō)法.–設(shè)備的效率為%.
2025-01-25 16:41
【總結(jié)】本資料來(lái)源1統(tǒng)計(jì)推斷從數(shù)據(jù)得到對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的結(jié)論的過(guò)程2估計(jì)?總體代表我們所關(guān)心的那部分世界。?而在利用樣本中的信息來(lái)對(duì)總體進(jìn)行推斷之前人們往往對(duì)代表總體的變量假定了分布族。(描述數(shù)據(jù)時(shí)不用假定)?比如假定人們的身高屬于正態(tài)分布族;在抽樣調(diào)查時(shí)假定了二項(xiàng)分布族等等(這些假定可能有風(fēng)險(xiǎn)!)。?這些模型基本上是根據(jù)“經(jīng)驗(yàn)
【總結(jié)】第七章假設(shè)檢驗(yàn)第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的幾個(gè)基本問(wèn)題第二節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的基本方法第三節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的應(yīng)用第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的幾個(gè)基本問(wèn)題一、假設(shè)檢驗(yàn)的概念二、假設(shè)檢驗(yàn)的步驟三、假設(shè)檢驗(yàn)中的小概率原理四、假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類(lèi)錯(cuò)誤五、雙側(cè)檢驗(yàn)和單側(cè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)的概念與思想什么是假設(shè)?u對(duì)總體參數(shù)的一種看法–總體參數(shù)包括總體
2025-01-23 22:22
【總結(jié)】8分類(lèi)資料的假設(shè)檢驗(yàn)余小金東南大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病學(xué)與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系分類(lèi)資料的統(tǒng)計(jì)描述-常用相對(duì)數(shù)指標(biāo)n比(ratio)n構(gòu)成比(proportion)說(shuō)明一種事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布。n率(rate)說(shuō)明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度。P=x/n2c
2025-02-23 12:28
【總結(jié)】第四章統(tǒng)計(jì)描述第一節(jié)頻數(shù)分布一、計(jì)量資料的頻數(shù)分布表例1某年某市120名12歲健康男孩身高測(cè)量資料
2025-01-25 06:06
【總結(jié)】項(xiàng)目八假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析與方差分析實(shí)驗(yàn)1假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆沼肕athematica作單正態(tài)總體均值、方差的假設(shè)檢驗(yàn),雙正態(tài)總體的均值差、方差比的假設(shè)檢驗(yàn)方法,了解用Mathematica作分布擬合函數(shù)檢驗(yàn)的方法.基本命令Statistics\輸入并執(zhí)行命令 Statistics\ 命令的基本格式
2025-06-17 15:06
【總結(jié)】第八章假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念差異來(lái)源:1.個(gè)體差異,抽樣誤差所致2.總體間固有差異判斷差別屬于哪一種情況的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),就是假設(shè)檢驗(yàn)(testofhypothesis)。假設(shè)檢驗(yàn)又稱(chēng)顯著性檢驗(yàn)(significancetest),常用的檢驗(yàn)方法有u檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)(方差
2025-02-18 22:16
【總結(jié)】參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)非參數(shù)兩類(lèi)錯(cuò)誤存?zhèn)五e(cuò)誤?棄真錯(cuò)誤?:過(guò)大或過(guò)小的數(shù)據(jù)均有可能是奇異值、影響點(diǎn)或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。因?yàn)槠娈愔岛陀绊扅c(diǎn)往往對(duì)分析的影響較大,不能真實(shí)反映數(shù)據(jù)的總體特征。:很多檢驗(yàn)需要數(shù)據(jù)分布服從正態(tài)分布,因此檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,決定了是否能用只對(duì)正態(tài)分布數(shù)據(jù)適用的分析方法。
2024-10-18 18:17