懂统计的请进来帮帮忙!

Luyuli 2024-06-06 16:23:53
最佳回答
我试着答一下,建议你买本6sigma黑带的书看一下,很实用。  1、相关分析:对两个变量以某种形式彼此联系进行分析,包括正相关、强正、完全正相关、无相关、负相关、强负、完全负相关、非线性相关8个类型。  回归分析:用方程式图(称为回归线或最佳拟合线描述变量之间的关系。  2、相关系数:是两个变量之间线性关系强度的统计学衡量标准。  相关系数总是介于 -1 和 1之间,当相关系数接近零时,不存在线性关系,否则为正或负相关。  3、显著检验:无论何时,只要进行假设检验,所作的决策都会有风险。错误(风险)有两类: i 类错误 (也称为alpha风险, 由a表示)—即在原假设为真时,将其拒绝的概率。 ii类错误(也称为beta风险, 由b表示)—即在原假设为假时,将其接受的概率。  i类错误的概率称之为显著性水平,由a (alpha)表示。通常选择:a = 0.05  4、不清楚。  5、人们想知道:“我需要多少样本?”这里需要引入“功效”。功效是1减去ii类或b错误。功效是正确拒绝一项错误原假设的概率。  6、假设检验:对一系列事实的一项初步解释,可通过进一步调查进行检验。  包括下列进行假设检验的情况:  1. 检验总体平均值是否等于一个特定值。  2. 检验两个总体的平均值是否相等。  3. 检验两个以上总体的平均值是否相等。  4. 检验方差是否相等。  5. 检验总体比率是否相等。(二项数据)  6. 检验总体缺陷率是否相等。(泊松数据)  7. 检验关联。  假设检验的步骤:  a. 建立备择假设和原假设。  b. 确定显著性水平a。  c. 随机选择一个代表性数据样本。  d. 计算p值:如果原假设属实,获取观察到的样本的概率。  e. 将 p值与显著性水平a进行比较。 20210311
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