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样本方差的抽样分布服从什么
假设检验 到底是
什么
意思
答:
假设检验是
抽样
推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值,某一随机变量是否
服从
某种概率
分布
的假设,然后利用
样本
资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量,依据一定的概率原则,以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异,是否应当接受原假设选择...
两独立
样本
T检验的适用范围是
什么
?
答:
一、检验目的:根据
样本
数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。二、需要满足的条件:1、随机
抽样
,所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。2、正态
分布
,每个样本来自的总体必须满足正态分布。3、
方差
齐性,均数比较时,要求两总体方差相等。
t检验的原理是什么?
有什么
意义?
答:
意义:单
样本
检验:检验一个正态
分布
的总体的均值是否在满足零假设的值之内 。双样本检验:其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说,只有两个总体的
方差
是相等的情况下,才称为学生t检验;否则,有时被称为Welch检验。检验同一统计量的两次测量值...
正态
分布
是如何进行加减乘除运算的
答:
正态
分布
加减乘除运算的例题 1. 加法运算:假设有两个正态分布变量 X 和 Y,均值分别为 μX 和 μY,标准差分别为 σX 和 σY。计算它们的和 Z = X + Y 的均值和
方差
。解:两个正态分布变量的和仍然
服从
正态分布。所以 Z 的均值为 μZ = μX + μY,方差为 σZ² = σX&...
正态
分布
的特点是
什么
?
答:
X2分布,t分布,F分布这三个分布都是基于正态分布变形得到的,在实际中只能用来做假设检验。比如,已知样本X都是
服从
正态
分布的样本
,而且
方差
未知,那么,检验X的均知就会用到t分布,其他的情况也类似,可以看看数理统计相关内容例题:以X^2分布为例子吧 x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则 x...
什么
是无偏估计量?
答:
判断有效的方法是在科学技术中以作为θ的估计的系统误差,无偏估计的实际意义就是无系统误差。例如,设总体X的均值𝜇及方差σ²都存在但均未知,因为这就是说不论总体
服从什么分布
,其样本均值是总体均值的无偏估计,
样本方差
是总体
方差的
无偏估计。
《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指
什么
?_百度...
答:
α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0,为“存伪”的错误,其概率通常用β表示。β只能取单尾,假设检验时一般不知道β的值,在一定条件下(如已知两总体的差值δ、
样本
含量n和检验水准α)可以测算出来。
什么
是估计量?无偏性和有效性哪个更重要?
答:
估计量:随机变量,是基于观测的
样本
数据计算一个参数的值,
服从
一个
分布
。无偏性:随机变量(估计量)的期望等于总体的均值。有效性:随机变量(估计量)围绕总体均值的
方差
(波动)小。一致性:随着样本容量的增加,估计量的方差逐渐减小,依概率收敛到总体均值。哪个对估计量最重要:一致性,随着样本量...
...
方差
为σ2(有限)的任意一个总体中抽取
样本
容量为n的样本,下列说法正 ...
答:
【答案】:A 根据中心极限定理,设从均值为μ,
方差
为σ2的任意一个总体中抽取
样本
量为 n的样本,当n充分大时,样本均值
的抽样分布
近似
服从
均值为μ,方差为生的正态分布。
检验一个正太总体的
方差
时所使用
的分布
是
什么
答:
当我们检验一个正态总体的方差时,我们首先计算
样本方差
(即每个观察值与均值之间的差异的平方,然后求平均值),然后使用卡方
分布
来检验这个样本方差是否显著地不同于理论方差。如果我们将样本方差设定为总体
方差的
估计值,并假设这个估计值是正确的,那么样本方差与理论方差之间的差异应该是由
抽样
误差造成的...
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