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Wilcoxon秩和检验是基于样本数据秩和。先将两样本看成是单一样本(混合样本）然后由小到大排列观察值统一编秩.如果原假设两个独立样本来自相同的总体为真，那么秩将大约均匀分布在两个样本中，即小的、中等的、大的秩值应该大约均匀被分在两个样本中。如果备选假设两个独立样本来自不相同的总体为真,那么其中一个样本将会有更多的小秩值,这样就会得到一个较小的秩和；另一个样本将会有更多的大秩值，因此就会得到一个较大的秩和。
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其中分子加0.5或减0.5是为了对离散变量进行连续性修正,对于大于0减0.5修正,对于小于0加0.5修正。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-527527.html
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1.矩估计 p i ( θ ) p_i(θ) p i ( θ ) 、 f ( x i , θ ) f(x_i,θ) f ( x i , θ ) ，用矩估计法来估计未知参数θ { X ˉ = E ( X ) 1 n ∑ i = 1 n X i 2 = E ( X 2 ) left{begin{aligned} bar{X} = E(X) \\\\ dfrac{1}{n}sumlimits_{i=1}^nX_i^2 = E(X^2) end{aligned}right. ⎩ ⎨ ⎧ X ˉ = n 1 i = 1 ∑ n X i 2 = E
目录 1 EXCEL可以用来做假设检验 1.1 如何打开 数据分析 和 规划求解 1.2 EXCEL里关于正态分布的准备知识 2 基本的假设检验 2.1 最基本的假设检验，单边的Z检验 2.1 双样本F检验 2.1.1 例题 2.1.2 进行F检验之前需要满足一些假设条件 2.1.3 计算步骤 2.1.4 如何查表：下面这个图是 显著
1.1.1 前言 1.研究对象： 确定性现象：必然发生或不发生 随机现象：个别试验结果呈现不确定性，大量试验结果呈现统计规律性 2.概率论与数理统计： 该学科是研究和揭示随机现象统计规律性的学科。 1.1.2 随机试验 1.定义： 可以在相同条件下重复进行； 每次试验的结果可
有两箱零件，第一箱装50件，其中20件是一等品；第二箱装30件，其中18件是一等品，现从两箱中随意挑出一箱，然后从该箱中先后任取两个零件，试求第一次取出的零件是一等品的概率_____(结果小数点后保留1位) 【正确答案:0.5 或1/2】 解析： 设A₁，A₂分别表示“挑出第一箱
已知随机事件A与B满足条件：0P(A)1，0P(B)1。则事件A，B相互独立的充要条件是（ C ）。 A. P ( B ∣ A ) + P ( B ∣ A ˉ ) = 1 P(B|A)+P(B|bar{A})=1 P ( B ∣ A ) + P ( B ∣ A ˉ ) = 1 B. P ( B ∣ A ) + P ( B ˉ ∣ A ) = 1 P(B|A)+P(bar{B}|A)=1 P ( B ∣ A ) + P ( B ˉ ∣ A ) = 1 C. P ( B ∣ A ) + P ( A ˉ ∣ B ˉ ) = 1 P(B|A)
目录 随机事件与概率 概念 为什么要学习概率论 随机事件与随机事件概率 随机事件 随机事件概率 贝叶斯公式 概念 条件概率 概率乘法公式 贝叶斯公式 举个栗子 随机变量 随机变量的定义 随机变量的分类 离散型随机变量 连续型随机变量 概念 随机事件是指在一次试验
基本概念 随机变量 静态的 可以做随机试验 随机过程 动态 离散随机变量 概率质量函数 probability mass function 连续随机变量 概率密度函数 probability density function PDF 联合概率 P ( X = x 且 Y = y ) = P ( x , y ) 若 X 和 Y 独立： P ( x , y ) = P ( x ) P ( y ) P(X=x 且 Y=y) = P(x,y)\\\\ 若 X 和 Y 独立：
参考书目：《行为科学统计精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷维特 描述一组数据分布 描述一组样本数据的分布 描述样本数据的均值和整体数据一样，但是样本标准差的公式除以了n-1，这里引入自由度的概念 自由度：如果均值确定，那么n个数据组成的样本中，只有
概率论这门学科可以说起源于赌博。在古希腊和古罗马时期，机会主义十分盛行.但是这个时期关于游戏的理论还没有发展起来.究其原因，那时候希腊的数字系统不能提供代数运算发展的机会.在科学分析基础上的概率论一直等到印度和阿拉伯发明了现代算术系统（
方差D(x+y)=D(x)+D(y)+2Cov(x,y)=D(x)+D(y) 协方差Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y)，相互独立的随机变量x,y满足E(xy)=E(x)E(y) 所以随机变量xy相互对立 时，D(x+y)=D(x)+D(y) 转自：多个随机变量运算后的均值与方差计算_爱吃酸菜鱼的汉堡的博客-CSDN博客_多个随机变量的和的方差
