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摘要： 1、独立性检验 2、方差分析中方差齐性检验 3、非参数检验 4、p-p图 5、卡方检验：研究分类因变量与分类自变量的关系。独立性检验 6、t检验：研究连续因变量与分类自变量的关系。 7、哑变量 总结： 因变量=连续，自变量=连续，建立线性或非线性回归模型； 因变量=连续，自变量=分类，建立方差分析； 阅读全文

摘要： 1、查看对象类型： class() mode() str() 2、参数检验和非参数检验的区别： 3、查询矩阵和数据框某行、某列的区别： 矩阵：用方括号[]，下标或行列名，逗号“,” 三者选定； 数据框：用方括号[]，下标或列名两者选定。配套使用$。一般情况下，只会选择数据框的列，不会选择行，若非要选 阅读全文

摘要： 1、假设检验 在总体的分布函数未知或只知其形式、不知其参数的情况下，为了推断总体的某些未知特性，提出关于总体的假设，然后根据样本数据对提出的假设做出接受或拒绝的决策。 步骤： 提出原假设--确定建立在样本基础上的检验统计量--利用实测样本计算统计量的值--判断该值是否落入在一定显著性水平下的拒绝域- 阅读全文

摘要： 知识点： 单选题、多选题录入 分析前的数据清洗，包括删除重复记录、异常值、逻辑校验 总体和样本分布结构不一致的情况下的数据加权 相关问题分析时的交叉表 1、项目背景 2、问卷录入 单选题的定义： 当定义了变量的值，如：1=“男”，2=“女”，在录入时可以通过“显示指标签”图标来通过下拉框选择的方法“ 阅读全文

摘要： 主要内容： 数据导入 数据重编码 多选题录入及重编码 频率分布及均值 1、案例背景 2、数据文件的读入与变量整理 （1）SPSS基本操作界面 变量视图窗口： 标签：定义变量的名标签，是对变量名含义的进一步解释，在结果窗口会显示变量标签，便于阅读。 值：定义变量的值标签，是对变量取值含义的解释说明信息 阅读全文

摘要： 统计推断的基本问题：一类是参数估计，一类是假设检验。 1、点估计 总体X的分布函数的形式已知，但参数未知，借助总体X的样本来估计总体未知参数称为参数的点估计。 思想：已知总体X的分布函数F(x,θ)的形式，参数θ未知。X1，X2，...Xn为总体X的一个样本，x1,x2,...xn为样本值。通过构造 阅读全文

摘要： 概率论中，所研究的随机变量是假定其分布是已知的，在此前提下研究它的性质、数字特征等。 在数理统计中，所研究的随机变量的分布是未知或不完全知道的，通过重复独立的试验得到许多观察值去推断随机变量的种种可能分布。 1、随机样本 总体：试验的全部可能的观察值。 =样本空间 个体：每一个可能观察值。 =样本点 阅读全文

摘要： 1、大数定律 背景：随着试验次数的增加，事件发生的频率逐渐稳定于一个值；算数平均值逐渐稳定于数学期望。 契比雪夫定理 贝努利大数定理 辛钦定理 结论：随机变量X1，X2，....Xn，...相互独立，且具有相同的数学期望和方差，当n趋于无穷大时，频率趋于概率，算数平均值趋于数学期望。 2、中心极限定 阅读全文

摘要： 分布函数能完整的描述随机变量的统计特征，但很多时候没有必要，只需知道随机变量的某些重要特征。所以引入数学期望即均值、方差等概念。 1、数学期望 指试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，反映随机变量平均取值的大小。 离散型： 连续型： 设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则 阅读全文

摘要： 1、二维随机变量 当描述一个随机试验时需要用到两个或两个以上随机变量时，如：一个学生的身高和体重，一个炮弹落地点位置的横坐标和纵坐标。这时就用到了二维或多维随机变量。 二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还 阅读全文