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φ相关系数原理分析过程：

问：φ相关系数原理分析过程：列联表中每个单元格的期望频数分别为将各期望频数代入χ2的计算公式得：将χ2入φ相关系数的计算公式得： ad 等于 bc ，φ= 0，表明变量X 与 Y 之间独立若 b=0 ，c=0，或a=0 ，d=0，意味着各观察频数全部落在对角线上，此时|φ| =1,表明变量X 与 Y之间完全相关列联表

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φ相关系数的定义及公式

问：φ相关系数的定义及公式：1.测度2×2列联表中数据相关程度2.对于2×2列联表，φ系数的值在0～1之间3. φ相关系数计算公式为 n为实际频数的总个数，即样本容量

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列联表中的相关测量有哪些？

问：列联表中的相关测量有哪些？答：如果变量之间存在关系，他们的相关程度有多大？对两个变量之间的相关程度的测定，主要用相关系数表示。1.品质相关 •对品质数据(分类和顺序数据)之间相关程度的测度2.列联表变量的相关属于品质相关3.列联表相关测量的统计量主要有 •φ 相关系数 • 列联相关系数（C相关系数） • V相关系数

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列联表是什么？

问：列联表是什么？答：1.由两个以上的变量交叉分类的频数分布表2.行变量的类别用r表示，ri 表示第i个类别3.列变量的类别用c表示，cj 表示第j个类别4.每种组合的观察频数用fij表示5.表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合，所以称为列联表6.一个r行c列的列联表称为r×c列联表列联表的结构(r×c列联表的一般表示)

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怎么解释拟合优度检验？

问：怎么解释拟合优度检验？答：拟合优度检验：是用χ2统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数，与观察频数是否有显著差异，从而达到对分类变量进行分析的目的。

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问：χ2统计量的概念以及公式

问：χ2统计量的概念以及公式答：1.用于检验分类变量拟合优度2.计算公式为实际就是度量实际值到期望值的距离的和χ2统计量有如下特征：第一、χ2>=0，因为它是对平方结果的汇总；第二、χ2统计量的分布与自由度有关；第三、χ2统计量描述了观察值与期望值的接近程度。两者越接近，即f0-fe的绝对值越小，计算出χ2的值就越小反之，f0-fe的绝对值越大，计算出χ2

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什么是分类数据？

问：什么是分类数据？答：1. 分类变量的结果表现为类别 • 例如：性别 (男, 女)2. 各类别用符号或数字代码来测度3. 使用分类或顺序尺度• 你吸烟吗? • 1.是；2.否• 你赞成还是反对这一改革方案? • 1.赞成；2.反对4. 对分类数据的描述和分析通常使用列联表5. 可使用χ2检验

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詹惠儿

线性回归的各参数代表什么

线性回归是一种非常常见的统计方法，它允许我们从给定的连续数据集中学习函数或关系。例如，我们给出了一些数据点x和相应的数据点，y我们需要学习它们之间的关系，称为假设。在线性回归的情况下，假设是一条直线，即，aw是一个名为Weights的向量，b是一个名为Bias的标量。权重和偏差称为模型的参数。我们需要做的就是从给定的数据集中估计w和b的值，以便得到的假设产生最小的成本J，该成本由以下成

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为什么需要进行两个总体参数的检验？

问：为什么需要进行两个总体参数的检验？答：在许多情况下，人们需要比较两个总体的参数，看它们是否有显著的区别。例如，在相同年龄组中，高学历和低学历的职工收入是否有明显的差异；同一种教学方法，在不同的年级或不同内容的课程中是否会有不同的效果，等等。对此，可以利用两个总体参数的检验寻找答案。两个总体参数检验的主要内容有：两个总体均值之差的检验，两个总体比例之差的检验，两个总体方差比的检验。

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什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？

问：什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是指当原假设正确时却被拒绝的概率和风险，统计限制等价拒绝原假设，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著性水平上。

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假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？

答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，他们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的；而在假设检验中，则是先对参数的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。

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总体均值之差的检验中，可能出现的情况有哪些？

问：总体均值之差的检验中，可能出现的情况有哪些？答：(1)总体方已知或未知。在总体方差已知的条件下，由抽样分布理论可知，样本统计量服从z分布；而在总体方差未知的条件下，样本统计最服从t分布。故当总体方差已知时，可以使用z检验；当总体方差未知时，可以使用t检验。(2)n(n1, n2)较大或n较小。当样本量n1,n2都较大时，如果总体方差未知，可以用样本方差代替，这时，样本统计量近似服从

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为什么需要进行总体方差的检验？

为什么需要进行总体方差的检验？答：在假设检验中，有时不仅需要检验正态总体的均值、比例，而且需要检验正态总体的方差。例如，在产品质量检验中，质量标准是通过不同类型的指标反映的，有些属千均值类型，如尺寸、重量、抗拉强度等；有些属千比例类型，如产品合格率、废品率等，有些属千方差类型，如尺寸的方差、重量的方差、抗拉强度的方差等。在这里，方差反映着产品的稳定性。方差大，说明产品的性能不稳定，波动大

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dreamhappy2012

用Excel中计算t统计量检验P值的操作步骤：

用Excel中计算t统计量检验P值的操作步骤：答：第1步：进入Excel表格界面，选择【插入】下拉菜单。第2步：选择【函数】。第3步：在函数分类中点击“统计“，至此为止，与z统计量检验中的算步骤完全相同。随后，在函数名的菜单中选择字符"TDIST", 然后确定。第4步：在弹出的X栏中输入计算出的t值。在自由度(Deg_£reedom)栏中，输入相应的自由度数值。在Tails栏中，

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用Excel中的统计函数功能计算P值的操作步骤：

问：用Excel中的统计函数功能计算P值的操作步骤：答：第1步：进入Excel表格界面，选择【插入】下拉菜单。第2步：选择【函数】，或者直接点击功能栏中的【fx】第3步：在函数分类中点击 “ 统计 “，随后，在函数名的菜单下选择字符"NORMSDIST",然后确定。第4步：输入z的绝对值，对cumulative逻辑值输入1，得到一个结果。第5步：双侧检验，计算p=2（1-δ），单侧

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样本量大，怎么确定统计量？

答：样本最大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计最渐近服从正态分布。所以在大样本情况下，我们都可以把样本统计最视为正态分布，这时可以使用z统计最(z分布）。z统计最的计算公式, 即在总体标准差已知时实践中当总体标准差未知时，可以用样本标准差s代替，上式可以写为： 4问、

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样本量小检验统计量的确定标准？

答：在小样本情况下，如果总体标准差已知，样本统计最将服从正态分布，这时可以采用z统计量。如果总体标准差未知，进行检验所依赖的信息有所减少，这时只能使用样本标准差，样本统计量服从 t分布，应该采用 t统计量。与正态分布相比，t分布更为扁平，在相同概率条件下，t分布的临界点向两边更为扩展，临界点与中心距离更远，这意味着推断的精度下降，这是总体标准差未知所需要付出的代价。

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样本量小检验统计量大确定标准？

问：样本量小检验统计量大确定标准？答：在小样本情况下，如果总体标准差已知，样本统计最将服从正态分布，这时可以采用z统计量。如果总体标准差未知，进行检验所依赖的信息有所减少，这时只能使用样本标准差，样本统计量服从 t分布，应该采用 t统计量。与正态分布相比，t分布更为扁平，在相同概率条件下，t分布的临界点向两边更为扩展，临界点与中心距离更远，这意味着推断的精度下降，这是总体标准差未

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样本量n多大才为大样本量？

问：样本量n多大才为大样本量？答：样本量n多大才为大样本量才为大样本，与被检验的对象有关。仅分布本身而言，当n较小时，t分布与z分布差异是明显的，随着n的扩大，t分布向z分布逼近，它们之间的差异逐渐缩小，t分布以z分布问极限。当样本量n>30时，t分布与z分布非常接近，具备了用z分布取代t分布的理由。当样本量n30的条件下，选择t统计

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dreamhappy2012

双侧检验中原假设与备择假设的怎么确定？

问：双侧检验中原假设与备择假设的怎么确定？1. 属于决策中的假设检验2. 不论是拒绝H0还是不拒绝H0，都必需采取相应的行动措施3. 例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为10cm，大于或小于10cm均属于不合格• 我们想要证明(检验)大于或小于这两种可能性中的任何一种是否成立4. 建立的原假设与备择假设应为 H0：μ=10 H1：μ≠10

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