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2019年7月29日

摘要: 7.3 P-Value Approach to Hypothesis Testing† 前面步骤同one mean 值,后面计算出H0所对应的概率即为p值,再用p值与significant level相比。 -(2.6+0.05)=-2.65 p值是假如H0假设正确的情况下,得到该值的概率,如果非常 阅读全文
posted @ 2019-07-29 20:46 YUANya 阅读(384) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 9.2 Critical-Value Approach to Hypothesis Testing example: 对于mean 值 275 的假设: 有一个关于sample mean的distribution: 已知population 标准差和sample size=25的情况下: 标准型Z为 阅读全文
posted @ 2019-07-29 12:45 YUANya 阅读(955) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 9.1 The Nature of Hypothesis Testing Over the years, however, null hypothesis has come to mean simply a hypothesis to be tested. Null Hypothesis: H0: 阅读全文
posted @ 2019-07-29 10:51 YUANya 阅读(810) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年7月28日

摘要: 8.4 Confidence Intervals for One Population Mean When σ Is Unknown 原先是 standardized version of x bar: 当没有提供population 的标准差时,采用S(样本标准差作为population 标准差) 阅读全文
posted @ 2019-07-28 21:22 YUANya 阅读(324) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 8.3 Margin of Error 由该公式可知: To improve the precision of the estimate, we need to decrease the margin of error, E. Because the sample size, n, occurs i 阅读全文
posted @ 2019-07-28 20:23 YUANya 阅读(2915) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: Confidence Intervals for One Population Mean When σ Is Known Obtaining Confidence Intervals for a Population Mean When σ Is Known The z-interval proce 阅读全文
posted @ 2019-07-28 18:47 YUANya 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 8.1 Estimating a Population Mean Point Estimate estimate a single number, or point. 因为:the mean of the sample mean equals the population mean (μx¯ = μ 阅读全文
posted @ 2019-07-28 17:34 YUANya 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年7月26日

摘要: 阅读全文
posted @ 2019-07-26 18:32 YUANya 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 7.3 The Sampling Distribution of the Sample Mean population:1000;Scale are normally distributed with mean 100 and standard deviation 16 sample:4;可以得到样 阅读全文
posted @ 2019-07-26 14:56 YUANya 阅读(934) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 7.2 The Mean and Standard Deviation of the Sample Mean Recall that the mean of a variable is denoted μ, subscripted if necessary with the letter repre 阅读全文
posted @ 2019-07-26 14:21 YUANya 阅读(821) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
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