秩和检验和卡方检验的区别

在统计学中, 很多假设检验的检验统计量在原假设下服从卡方分布. 这种检验统计量服从卡方分布的假设检验适用于分类数据. Γ ( v 2 ) Gamma(frac{v}{2}) Γ ( 2 v ​ ) 为伽马函数 检验此PDF的积分值是否为1？ 自由度 （DoF）的正式定义为统计学中可以自由变化的数值个数. 如果有 N

正态分布，最早由棣莫弗在二项分布的渐近公式中得到，而真正奠定其地位的，应是高斯对测量误差的研究，故而又称Gauss分布。。测量是人类定量认识自然界的基础，测量误差的普遍性，使得正态分布拥有广泛的应用场景，或许正因如此，正太分布在分布族谱图中居于核心

定义： 卡方检验 ：卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验 基本思想 ：卡方表示观察值与理论值之间的偏离程度 。          定义：           应用：         t -分布 （ t -distribution）用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知

目录 0 问题引出：什么是秩？ 概念备注： 1 先厘清：什么是维数？ 1.1 真实世界的维度数 1.2 向量空间的维数 1.2.1 向量空间，就是一组最大线性无关的向量组/基张成的空间 1.3 向量α的维数 1.3.1 向量的维数=分量(数字/标量)个数 1.4 向量组/矩阵 A 的维数 1.4.1 什么是向量组的维

（1）简述矩阵的秩和向量组的秩的定义；（2）从定义出发分析两者之间的相互关系。 （1）简述矩阵的秩和向量组的秩的定义： 矩阵的秩的定义：设在矩阵A中有一个不为0的r阶子式D，且所有的r+1阶子式（若存在）全为0，则D称为矩阵A的最高阶非零子式，它的阶数r称为矩阵

1. 简述        利用 M 文件建立矩阵     对于比较大且比较复杂的矩阵，可以为它专门建立一个 M 文件。下面通过一个简单例子来说明如何利用 M 文件创建矩阵。     例 2-2   利用 M 文件建立 MYMAT 矩阵。 (1)  启动有关编辑程序或 MATLAB 文本编辑器，并输入待建矩阵： (

目录 基本概念 概率密度函数(PDF: Probability Density Function) 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function) 核密度估计（(kernel density estimation） 1.正态分布 概率密度函数（pdf） 正态分布累积分布函数(CDF） 正态分布核密度估计（kde） 正态分布四则运算 二维正态分布（逐渐补充） 马

目录 一、符号检验 例2.1下面是世界上71个大城市的花费指数(包括租金)按递增次序排列如下(这里上海是44位，其指数为63.5）： R代码： 二、Wilcoxon符号秩检验 例2.3下面是10个欧洲城镇每人每年平均消费的酒类相当于纯酒精数（单位：升）.数据已经按照升幂排列. R代码： 三、

最近看论文，看到了Wilcoxon signed-rank test（符号秩检验），咱也不知道是个啥，就学习了一下，这里做一下笔记，方便以后查阅。 数据描述 的三个角度：集中趋势，离散程度和分布形态。 常用 统计推断检验方法 分为两大类：参数检验和非参数检验。 参数检验 通常是假设总

第1类错误（弃真）：当原假设H 0 为真，观察值却落入拒绝域，因而拒 绝H 0 这类错误是“以真为假” 犯第一类错误的概率=显著性水平α 第2类错误（取伪）：当原假设H 0 不真，而观察值却落入接受域，因而 接受H 0 以假为真 若H 0 为真，则样本值落入拒绝域{Zz α/2 }的概率是

在做数据分析的时候，不是只要有数据，就拿去做模型，也有很多数据，结合需求，是不需要用到模型的，比如： 奶茶店，老板想看一下，合作时间（年份为单位）与奶茶店销量的关系与差异。 像这样，只有一个自变量和一个因变量的数据，做模型效果是非常差的，也不能

Hosmer-Lemeshow检验（HL检验） 为模型拟合指标，其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况，如果p值大于0.05，则说明通过HL检验，即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05，则说明没有通过HL检验，预测值与真实值之间有着明显的差异，即说明模

1. 不同检验方法 最小样本量 的确认 由统计量反推得到 2. 检验方法 方差齐性检验（F检验）： 两个独立样本的方差差异检验，反映了平均值的代表性。方差齐次检验前提要近似正态分布。 正态性检验： 是否符合正态分布 似然比检验： 比较样本不同似然函数，检验其分布 参

概念 ：是一种根据样本数据来推断总体的分布或均值、方差等总体统计参数的方法。 根据 样本 来推断 总体 的原因： 总体数据不可能全部收集到。如：质量检测问题 收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力 假设检验包括： 参数检验 非参数检验 基本原理 ：利用小概率

        简单说就是：拒绝域与备择假设方向相同。假设检验就是一个证伪的过程，原假设和备择假设是一对\\\"相反的结论\\\"。\\\"拒绝域\\\"，顾名思义，就是拒绝原假设的范围和方向，所以判断拒绝域在哪，可以直接看备择假设H1的条件是大于还是小于即可。 上述只是判断方法之一

白细胞数目、中性粒细胞数目、淋巴细胞数目、单核细胞数目、嗜酸性粒细胞数目、嗜碱性粒细胞数目、中性粒细胞百分比、   淋巴细胞百分比、单核细胞百分比、嗜酸性粒细胞百分比、嗜碱性粒细胞百分比、红细胞数目、血红蛋白、红细胞压积、平均红细胞体积、 平均红

方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)是假设检验的一种延续与扩展，主要用来对多个总体均值（三组或三组以上均值）是否相等作出假设检验，研究分类型自变量对数值型因变量的影响。 它的零假设和备择假设分别为： 方差分析的核心 因变量的总变化由两部分引起： 自变量引起