统计学中的t值

总体是指统计中所有的受调查的个体.你是不是分不清总体很样本的区别?例如统计中国所有中学生的平均身高,这里的总体就是所有中学生的升高,但是如果把所有的中学生的身高都量一遍,显然这种做法很傻,所以我们就科

首先区别这两个样本是独立样本还是配对样本,独立样本就需要用独立样本T检验,配对样本要用配对样本T检验.上面两组是独立样本,需要用独立样本T检验

M值是"平均值"(mean)的意思,又叫"均值".代表的是一组数据的平均集中趋势测度值.M值的计算利用了一组数据中的全部数据信息,具有优良的数学性质.当一组数据呈对称分布或接近对称分布时,M值比众数,

一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.\x0d通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布

统计学意义（p值）ZT结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值

自由度就是一个样本中各个含量能自由的程度,n-1个含量能确定下来了,那么剩下的那一个就不能自由了.所以要减去一个.再问：不减一可以吗？会对结果产生什么影响？为什么有的还要减二？最好有证明减去一比不减去

t是T检验（小样本质量检测,在参数检验中）的统计量,f是F检验（SPSS中的方差分析有）的统计量,p是一个判断原假设是否成立的量,若p>a,接受原假设,p

你确定是重数?还是众数?统计中只有众数,而重（chong）数是代数里的,众数：组数据中出现次数最多的那个数据,叫做这组数据的众数（mode）.众数着眼于对各数据出现的次数的考察,是一组数据中的原数据,

P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设

在回归分析中,t检验就是对回归参数的显著性进行检验；f检验是对回归方程的显著性进行检验.在一元回归中,二者是等价的；在多元回归中,t检验通过则f检验一定能够通过,而f检验通过t检验不一定通过.p值就是

P值的计算公式是=2[1-Φ(z0)]当被测假设H1为p不等于p0时；=1-Φ(z0)当被测假设H1为p大于p0时；=Φ(z0)当被测假设H1为p小于p0时；其中,Φ(z0)要查表得到.z0=（x-n

一.ci可用来估计总体参数.ci的范围愈窄,用样本指标估计总体参数的可靠性就愈好.二.进行假设检验,95%的ci与а=0.05的假设检验等价.当效应值是比值时,若95%的ci包含了1,等价于p0.05

在统计学里面引用的物理学中的"绝对零点"的概念.所谓绝对零点,就是量表上标着0的地方,表示所要测量的属性是无.这类量表上的数值既可以确定一个事物比另一事物大多少,又可以确定大多少倍.就是说在统计学里面

Y表示某一个观测的时间序列,T表示长期趋势项,C表示循环变动趋势项,I表示不规则的随机干扰项,S表示季节变动趋势项

我尽量用形象的语言说p值越小说明犯第一类错误的概率越小你越可以推翻传统的、保守的观点越可以接受新提出的、感兴趣的观点什么是第一类错误统计上把保守的、传统的观点作为原假设新颖的、感兴趣的、想去论证的观点

a   b  0.317     c  0.370  &nb

T这是数理统计中的一种统计量T统计量简单地说,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标,例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是否在

比如你要统计一个十字路口每天的车流量,但是成本太高,所以需要用计算机模拟数据,以达到相同的效果.拒绝采样比较常用,满足一定条件就接受,不满足就拒绝.可以参考http://en.wikipedia.or

权数是统计学中应用十分广泛的一个基本概念,但在现行的统计学教材与辞典中都没有给它一个明确的定义.最初在讲到次数分配数列时,把各组所包含的单位数称为频数,各组单位数占总体单位数的比重称为频率.接着在计算