發(fā)布時(shí)間：2022年04月15日 06:37:55分享人:余生愛(ài)自己來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)6
假設(shè)檢驗(yàn)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中按照一定的假設(shè)條件由樣本推斷總體的一種方法，因此假設(shè)檢驗(yàn)也成為“顯著性檢驗(yàn)（Test of statisticalsignificant）”，是研究樣本與樣本之間、樣本與總體之間的誤差是由抽樣誤差引起的還是本質(zhì)誤差的統(tǒng)計(jì)推斷方法。它的基本思想是在假設(shè)成立的條件下，根據(jù)某個(gè)統(tǒng)計(jì)方法（如Z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)等）的方法估計(jì)輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，根據(jù)統(tǒng)計(jì)特性和輸入數(shù)據(jù)的分布估計(jì)假設(shè)成立的概率大小，如果小于某一個(gè)預(yù)先設(shè)定的“顯著性水平（significantlevel）”則說(shuō)明假設(shè)不成立，反之則說(shuō)明假設(shè)成立。假設(shè)檢驗(yàn)所定義的假設(shè)成為零假設(shè)，數(shù)學(xué)上一般寫(xiě)成H0（念:H-nought）。與H0對(duì)立的假設(shè),即對(duì)立假設(shè)，也稱(chēng)為備擇假設(shè)。由于我們對(duì)于假設(shè)的判斷是基于概率統(tǒng)計(jì)所作出的判斷，那么我們就很有可能（一定的概率）做出錯(cuò)誤的判斷。錯(cuò)誤分兩種，第一類(lèi)錯(cuò)誤為H0假設(shè)成立，但是我們卻認(rèn)為它不成立，第二類(lèi)錯(cuò)誤是說(shuō)H0不成立，但是我們卻認(rèn)為它成立。一般而言，第一類(lèi)錯(cuò)誤更難為人所忍受，所以在判斷時(shí)，允許犯這種錯(cuò)誤的可能性必須要極低——即犯第一類(lèi)錯(cuò)的事件應(yīng)該是一個(gè)小概率事件。假設(shè)檢驗(yàn)就是基于這種小概率原理，即事先確定的作為判斷的標(biāo)準(zhǔn)，即允許犯錯(cuò)的小概率標(biāo)準(zhǔn)，這種小概率標(biāo)準(zhǔn)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)上定義的“顯著性水平-α”，如果根據(jù)假設(shè)計(jì)算出來(lái)的概率小于這個(gè)顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，反之，如果大于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，則承認(rèn)原假設(shè)。因此，一般把1-α稱(chēng)為“置信區(qū)間”或者“接收區(qū)間”，小于α的區(qū)間稱(chēng)為“拒絕區(qū)間”。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明，一個(gè)人被控訴犯罪，陪審團(tuán)根據(jù)現(xiàn)有的條件做出對(duì)這個(gè)人有罪還是無(wú)罪的判斷。事實(shí)上，陪審團(tuán)就是進(jìn)行一個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)H0:被告無(wú)罪假設(shè)H1:被告有罪當(dāng)然，陪審團(tuán)現(xiàn)在還不知道哪個(gè)假設(shè)是成立的，他們必須根據(jù)控辯雙方的證詞做出判斷，判斷的結(jié)果只有兩種，一種是被告無(wú)罪釋放，一種是被告罪名成立。在判斷的過(guò)程中，陪審團(tuán)可能犯的錯(cuò)有兩種，一種是被告本來(lái)無(wú)罪被判成有罪，一種是被告有罪卻無(wú)罪釋放。從司法的角度來(lái)看，第一類(lèi)的錯(cuò)誤更嚴(yán)重，因此我們的司法系統(tǒng)要求構(gòu)建的第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率盡可能小。假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟：1、根據(jù)要研究解決的問(wèn)題，提出原假設(shè)和備擇假設(shè)：H0:假設(shè)樣本與總體之間的誤差是抽樣誤差引起的H1:假設(shè)樣本與總體之間的誤差是本質(zhì)誤差引起的2、選定可以允許的小概率標(biāo)準(zhǔn)，即假設(shè)H0成立卻錯(cuò)誤判斷的可允許范圍α；3、在假設(shè)的條件下，選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法，如卡方檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)等，計(jì)算出對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量大小，如X2值，t值等；4、根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的分布和統(tǒng)計(jì)量的大小計(jì)算假設(shè)成立的概率大小，如果小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，如果大于等于顯著性水平，則原假設(shè)成立。
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原文地址：SAS中做蒙特卡洛模擬，根據(jù)已知對(duì)數(shù)正態(tài)分布，求符合該對(duì)數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)作者：慶可在SAS中沒(méi)有直接產(chǎn)生對(duì)數(shù)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)。但是，我們可以通過(guò)以下公式轉(zhuǎn)換來(lái)產(chǎn)生相應(yīng)的對(duì)數(shù)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)。例如：經(jīng)檢驗(yàn)以下數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)檢
什么是Z檢驗(yàn)Z檢驗(yàn)是一般用于大樣本(即樣本容量大于30)平均值差異性檢驗(yàn)的方法。它是用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的理論來(lái)推斷差異發(fā)生的概率，從而比較兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著。當(dāng)已知標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，驗(yàn)證一組數(shù)的均值是否與某一期望值相等時(shí)，用Z檢驗(yàn)。
一、問(wèn)題的提出 在科學(xué)研究或日常生活中，常常需要判斷某一事物在同類(lèi)事物中的好壞、優(yōu)劣程度及其發(fā)展規(guī)律等問(wèn)題。而影響事物的特征及其發(fā)展規(guī)律的因素（指標(biāo)）是多方面的，因此，在對(duì)該事物進(jìn)行研究時(shí)，為了能更全面、準(zhǔn)確地反映出它的特征
這段時(shí)間又使用到cfa，給不是很懂cfa的自己留個(gè)記號(hào)： 我們有了一個(gè)理論模型，總想用數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證這個(gè)模型。收集、整理后就著手對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行cfa，常用的擬合指標(biāo)是我們判斷數(shù)據(jù)與理論模型的擬合程度的依據(jù)。常用的擬合指標(biāo)：1.卡方：卡方的大小顯示
spss中交叉分析主要用來(lái)檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間是否存在關(guān)系，或者說(shuō)是否獨(dú)立，其零假設(shè)為兩個(gè)變量之間沒(méi)有關(guān)系。在實(shí)際工作中，經(jīng)常用交叉表來(lái)分析比例是否相等。例如分析不同的性別對(duì)不同的報(bào)紙的選擇有什么不同。spss交叉表分析方法與步驟：
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