另类投资会议是如何计算的?

的Akaike信息标准的计算模型和参数的个数的最大对数似(K)用来达到这一可能性。AIC函数2 k - 2(对数似)。

低AIC值表明更好的选择模型,模型与delta-AIC(两者的区别AIC值相比)超过2被认为是明显好于模型相比。

常见问题:统计数据

发生了什么学生的t分布的形状自由度增加吗?: 随着自由度增加,学生的t分布变得更少尖峰的,这意味着极端值的概率降低。分布变得越来越相似标准正态分布。
峰度的三个类别是什么?: 的三个类别峰度是:

正态峰:过度峰度为0。正态分布常峰态的。

低峰态:负面的过度峰度。低峰态分布瘦尾,这意味着他们几乎没有离群值。

峭度:一个积极的过度峰度。尖峰的分布厚尾,这意味着他们有许多离群值。
两种类型的概率分布是什么?: 概率分布属于两大类:离散型概率分布和连续概率分布。在每个类别中,有许多类型的概率分布。
相对频率和概率之间的区别是什么?: 概率是相对频率在无限的试验。

例如,一枚硬币落在正面的概率是5,这意味着如果你抛硬币无限次,它将降落在一半的时间。

自做无限的时代是不可能的,相对频率通常是作为概率的估计。如果你抛硬币1000次,507头,相对频率,.507,是一个很好的估计的概率。
什么类型的数据可以被描述为一个频率分布?: 分类变量可以通过频率分布进行描述。定量变量也可以被一个频率分布,但首先他们需要分为间隔类。
我怎么能告诉如果一个频率分布似乎正态分布?: 直方图是一种有效的方式告诉如果一个频率分布似乎有一个正态分布。

画一个柱状图,看看酒吧的形状。如果酒吧大致遵循对称的钟或山的形状,像下面的例子,那么分布为正态分布。
我怎么找到卡方临界值在Excel中吗?: 您可以使用CHISQ.INV.RT ()函数来找到一个卡方在Excel临界值。

例如,计算卡方测试的关键值df= 22和α= . 05,点击任何空白单元和类型:

= CHISQ.INV.RT (0.05, 22)
我如何找到一个卡方在R临界值?: 您可以使用qchisq ()函数来找到一个卡方关键值R。

例如,计算卡方测试的关键值df= 22和α= . 05:

qchisq (p = . 05, df = 22日低。尾= FALSE)
我怎么在R独立进行卡方检验吗?: 您可以使用chisq.test ()函数执行卡方检验的独立在r .给列联表的矩阵“x”的论点。例如:

m =矩阵(data = c (89、84、86、9、8、24), nrow = 3, ncol = 2)

chisq。te年代t(x= m)
我如何在Excel中独立进行卡方检验吗?: 您可以使用CHISQ.TEST ()函数执行卡方检验的独立在Excel中。它有两个参数,CHISQ。测试(observed_range expected_range),并返回p价值。
我如何进行卡方拟合优度检验遗传交叉?: 卡方拟合优度检验通常用于遗传学。一个常见的应用程序,以检查是否两个基因(即有关。,如果分类是独立的)。当基因有关,一个基因的等位基因遗传影响另一个基因的等位基因遗传。

假设你想知道豌豆的基因结构(R =, =皱纹)和颜色(Y =黄色,Y =绿色)是有联系的。你执行一个双因子杂种介于两个杂合的(/一块一块豌豆植物。假设你正在测试的实验是:

零假设(H₀):人口的后代继承的所有可能的基因型的概率是相同的组合。

这将表明,基因是链接。

备择假设(H_一个):人口的后代不有一个平等的继承所有可能的基因型组合的概率。

这将表明,基因是有联系的。

你观察100豌豆:

78轮和黄色豌豆

6轮和青豆

4皱纹和黄色豌豆

12皱纹和青豆

第一步:计算预期的频率

计算期望值,你可以做一个庞氏表。如果两个基因是分离的,每个基因型组合的概率是相等的。

变化中 变化中 变化中 变化中

变化中 RRYY RrYy RRYy RrYY

变化中 RrYy rryy Rryy rrYy

变化中 RRYy Rryy RRyy RrYy

变化中 RrYY rrYy RrYy rrYY

预期表型比例因此9轮和黄色:3轮和绿色:3皱纹和黄色:1皱纹和绿色。

从这一点,你可以计算100豌豆的预期表型频率:

表型 观察到的 预期

圆的和黄色的 78年 100 * (9/16)= 56.25

圆的和绿色 6 100 * (3/16)= 18.75

皱纹和黄色 4 100 * (3/16)= 18.75

皱纹和绿色 12 100 * (1/16)= 6.21

步骤2:计算卡方

表型 观察到的 预期 O−E (O−E)2 (O−E)2/ E

圆的和黄色的 78年 56.25 21.75 473.06 8.41

圆的和绿色 6 18.75 −12.75 162.56 8.67

皱纹和黄色 4 18.75 −14.75 217.56 11.6

皱纹和绿色 12 6.21 5.79 33.52 5.4

Χ²= 8.41 + 8.67 + 11.6 + 5.4 = 34.08

第三步:找到关键卡方值

因为有四组(黄色,绿色,皱纹和黄、皱纹和绿色),有三个自由度。

为α= . 05和显著性检验dfΧ= 3²关键值是7.82。

步骤4:比较卡方值的关键值

Χ²= 34.08

关键值= 7.82

的Χ²值大于临界值。

第五步:决定是否拒绝零假设

的Χ²值大于临界值,所以我们拒绝零假设的人口后代继承的所有可能的基因型的概率是相同的组合。之间有显著差异的观察和预期基因型频率(p< . 05)。

数据支持备择假设,没有后代继承所有可能的基因型组合的概率相等,这表明基因有关
我怎么在R进行卡方拟合优度检验吗?: 您可以使用chisq.test ()函数执行卡方拟合优度检验r .给“x”的观测值参数,给预期值的“p”的论点,并设置”重新调节。p为true。例如:

chisq。te年代t(x= c(22,30,23), p = c(25,25,25), rescale.p = TRUE)
我如何在Excel进行卡方拟合优度检验吗?: 您可以使用CHISQ.TEST ()函数执行卡方拟合优度检验在Excel中。它有两个参数,CHISQ。测试(observed_range expected_range),并返回p价值。
什么是卡方检验和相关性的区别?: 这两个相关性和卡方测试可以测试两个变量之间的关系。然而,当你有两个使用相关定量独立变量和卡方检验的是你有两个分类变量时使用。
之间的区别是什么卡方检验和t测试?: 这两个卡方测试和t测试可以测试两组之间的差异。然而,一个t测试使用的是当你有一个依赖的定量变量和一个独立的分类变量(两组)。一个卡方检验的独立当你有两个分类变量使用。
卡方测试的两种主要类型是什么?: 两个主要卡方测试是卡方拟合优度检验和卡方检验的独立。
卡方分布有什么属性?: 一个卡方分布是一个连续概率分布。卡方分布的形状取决于它自由度,k。卡方分布的意思等于它的自由度(k)和方差是2k。范围是0到∞。
卡方分布的形状会发生什么变化的自由度(k)增加吗?: 自由度(k)增加时,卡方分布从一个向下的曲线驼峰形状。进一步随着自由度的增加,峰从强劲右偏态大约是正常的。
我如何找到一个概率分布的四分位数?: 找到四分位数的一个概率分布,可以使用分布的分位数函数。
我怎么在R找到四分位数?: 您可以使用分位数()函数四分位数在r .如果您的数据被称为“数据”,然后“分位数(数据,概率= c(二十五分,5,综合成绩),类型= 1)”将返回三个四分位数。
我如何在Excel中找到四分位数?: 您可以使用四分位数()函数四分位数在Excel中。如果你的数据列,然后单击任何空白单元和类型”=四分位数(1),一个“第一四分位数,”=四分位数(2),一个“第二个四分位数,和”=四分位数(3),一个“第三四分位数。
我怎么计算皮尔逊相关系数在Excel中?: 您可以使用皮尔森()函数计算皮尔森相关系数在Excel中。如果你的变量是在A和B列,然后单击任何空白单元和类型”皮尔森(A, B: B)”。

没有函数直接测试相关的意义。
我怎么计算皮尔逊相关系数R ?: 您可以使用和()函数计算皮尔森相关系数在r .测试的意义关联,您可以使用cor.test ()函数。
我什么时候应该使用皮尔逊相关系数?: 时你应该用皮尔逊相关系数(1)是线性的关系,(2)变量都是定量的,(3)正态分布和(4)没有离群值。
皮尔逊相关系数的定义是什么?: 的皮尔森相关系数(r)是最常见的方法测量线性相关性。1和1之间的数字,措施的强度和方向两个变量之间的关系。
有什么区别正常和泊松分布?: 这个表总结了最重要的差异正态分布和泊松分布:

特征正常的泊松

连续或离散连续离散

参数意思是(µ)和标准差(σ) λ(λ)

形状钟形取决于λ

对称对称的不对称(右偏态)。随着λ增加,不对称降低。

范围 −∞∞, 0到∞

当的意思是泊松分布的大型(> 10),它可以用正态分布近似。
λ(λ)是什么意思在泊松分布公式吗?: 在泊松分布公式,λ(λ)的意思是事件的数量在一个给定的时间间隔的时间或空间。例如,λ= 0.748每年洪水。
“e”是什么意思在泊松分布公式吗?: 的e在泊松分布公式2.718代表数量。这个数字被称为欧拉常数。你可以简单的用e2.718当你计算一个泊松概率。欧拉常数是一个非常有用的数量和在微积分尤为重要。
三种类型的偏态是什么?: 这三种类型的偏态是:

右斜(也称为正偏态分布)。右偏态分布时间比在其右侧的顶峰了。

左斜(也称为负偏态分布)。长没有多分布在左边的峰值比正确的。

零倾斜。它是对称的,左右镜像。
偏态和峰态之间的区别是什么?: 偏态和峰度分布的形状都是重要的措施。

偏态措施的不对称分布。

峰度措施的沉重的尾巴相对分布正态分布。
有什么区别研究假设和统计假设?: 一个研究假设是你提出你的研究问题的答案。研究假设通常包括一个解释(“x影响y因为…”)。

统计假设,另一方面,是一个总体参数的数学表述。统计假设总是成对:零和替代假说。在一个精心设计的研究,统计假设对应逻辑的研究假设。
用于表示替代假说是什么符号?: 的备择假设通常缩写为H_一个或H₁。当备择假设编写使用数学符号,它总是包含一个不平等的象征(通常≠,但有时<和>)。
用于表示零假设是什么符号?: 的零假设通常缩写为H₀。当使用数学符号零假设时,它总是包含一个平等的象征(通常=,但有时≥或≤)。
为什么t分布也被称为学生的t分布?: 的t分布第一次被统计学家威廉·希利戈塞特以笔名“学生”。
如何计算置信区间的平均使用t的临界值?: 计算置信区间的的意思是使用的关键价值t按照以下四个步骤:

选择显著性水平根据你所需的信心水平。最常见的置信水平为95%,对应于双尾α= . 05t表。

找到关键的价值t在双尾t表。

乘的临界值t通过年代/√n。

添加这个值均值计算置信区间的上限,并减去这个值均值计算下限。
我如何测试一个假设使用t的临界值?: 来测试一个假设使用的关键价值t按照以下四个步骤:

计算t值你的样品。

找到关键的价值t在t表。

确定(绝对)t值大于临界值t。

如果样本的拒绝零假设t值大于临界值t。否则,不拒绝零假设。
我怎么找到t的临界值在Excel中吗?: 您可以使用T.INV ()函数的临界值t为单侧测试在Excel中,您可以使用T.INV.2T ()为双尾测试功能。

例子:临界值的计算t在Excel中
计算的关键价值t对一个双尾检验df= 29和α= . 05,点击任何空白单元和类型:

0.05 = T.INV.2T (29)
我怎么找到临界值在R (t) ?: 您可以使用qt ()函数的临界值t在r的函数给出了重要价值t单侧检验。如果你想要的临界值t双尾检验,划分显著性水平由两个。

例子:临界值的计算t在R
计算的关键价值t对一个双尾检验df= 29和α= . 05:

qt (p= .025,df= 29)
我怎么计算确定系数(R²)在Excel中?: 您可以使用RSQ()函数来计算R²在Excel中。如果你的因变量在列和独立变量在列,然后单击任何空白单元和类型”RSQ (A, B: B)”。
我怎么计算确定系数R (R²) ?: 您可以使用摘要()函数来查看R²线性模型的r .您将看到“平方”输出的底部附近。
什么是确定系数的公式(R²) ?: 有两个公式可以用来计算确定系数(R²)的简单线性回归。

公式1: $R ^ 2 = (R) ^ 2$

公式2: $R ^ 2 = 1 - \ dfrac {\ textup {RSS}} {\ textup {TSS}}$
什么是确定系数的定义(R²) ?: 的确定系数(R²)是一个数字0和1之间,衡量一个统计模型预测的结果。可以解读为R²的比例变化因变量这是预测的统计模型。
缺失数据的类型是什么?: 有三个主要类型的缺失的数据。

失踪的完全随机(MCAR)数据是随机分布在整个变量和与其他无关变量。

随机缺失(MAR)数据不是随机分布的但是他们占其他观察到的变量。

失踪不是随机(MNAR)数据系统不同于观察到的值。
我如何处理缺失数据?: 收拾你的缺失的数据,你的选择通常包括接受、删除或重建丢失的数据。

验收:你离开你的数据

Listwise或成对删除:你删除所有病例(参与者)与缺失的数据分析

归责:你使用其他数据来填充缺失的数据
为什么缺失数据重要?: 缺失的数据很重要,因为,这取决于类型,他们有时会倾向你的结果。这意味着你的结果可能不是可概括的外你的学习,因为你的数据来自一个典型的样本。
缺失的数据是什么?: 缺失的数据,或缺失值,当你没有存储的数据确定的变量或参与者。

在任何数据集,通常有一些缺失的数据。在定量研究,缺少的值显示为空白细胞在你的电子表格。
我怎么计算几何平均数?: 有两个步骤来计算几何平均数:

将所有的值相乘得到他们的产品。

找到nth根的产品(n是值的数量)。

在计算几何平均数之前,请注意:

几何平均只能发现积极的价值观。

如果数据集内的任何值是零,几何均值是零。
的算术和几何之间的差异是什么意思?: 的算术平均值是最常用的一种的意思是和通常被简称为“的意思。“虽然算术平均是基于添加和分度值,几何平均数繁殖,发现价值的根源。

尽管几何平均数是一个不太常见的集中趋势的度量比算术平均,更准确的百分比变化和积极倾斜的数据。几何的意思是经常报道金融指数和人口增长率。
几何是什么意思?: 的几何平均数平均,繁殖的所有值,发现根数。的数据集n数字,你找到了n根他们的产品。
离群值是什么?: 离群值是极值与最值的数据集。你发现异常值在数据集的最末端。
什么时候我应该把局外人从数据集?: 最好去除离群值只有当你有充分的理由这样做。

一些异常值代表的自然变化人口,他们应该是在你的数据集。这些被称为真正的离群值。

其他异常值有问题,应该清除,因为它们代表测量误差、数据录入或处理错误或可怜的抽样。
我怎么发现异常值在我的数据?: 你可以选择从四个主要方面来检测离群值:

整理你的价值观从低到高和检查最小和最大的价值

可视化数据箱线图和寻找离群值

使用四分位范围为您的数据创建栅栏

使用统计过程确定极端值
离群值为什么重要?: 离群值可以有很大的影响吗统计分析和倾斜的结果假设检验如果他们是不准确的。

这些极端值会影响你统计能力很难检测,如果有一个真正的影响。
是相关系数直线的斜率的一样吗?: 不,陡峭或直线的斜率不相关相关系数价值。密切相关系数只告诉你你的数据适用于一条线,所以两个相同的数据集相关系数可以有非常不同的斜坡。

寻找直线的斜率,您需要执行回归分析。
相关系数的符号和价值怎么告诉你?: 相关系数总是介于1和1之间。

系数的符号告诉你的方向关系:正数意味着变量在同一个方向改变,而一个负值意味着他们在相反的方向变化。

一个数的绝对值等于数量没有信号。相关系数的绝对值告诉你的大小关系:绝对值越大,相关性越强。
皮尔逊相关系数的假设是什么?: 这是假设你的数据必须满足如果你想使用皮尔森的r:

这两个变量在一个区间或比例水平的测量

这两个变量的数据正态分布

你的数据没有异常值

从你的数据随机或代表性

你希望这两个变量之间的线性关系
相关系数是什么?: 一个相关系数是一个数字,描述变量之间的关系的强度和方向。

不同类型的相关系数可能适合您的基于他们的数据水平的测量和分布。的皮尔逊积差相关系数(皮尔森的r)通常用于评估两个定量变量之间的线性关系。
如何提高统计能力?: 有各种各样的方法来提高力量:

增加潜在影响的大小通过操纵你独立变量更强烈,

增加样本容量,

增加了显著性水平(α),

降低测量误差,提高测量仪器的精密度和准确度和程序,

使用单侧检验而不是双尾检验t测试和z测试。
什么是权力分析?: 权力的分析计算,可以帮助你确定最小样本量的研究。它由四个主要组件。如果你知道或估计有三种,你可以计算出第四个分量。

统计能力:一个测试将检测的可能性一个一定规模的影响如果有的话,通常设定为80%或更高。

样本大小:所需的最小数量的观察观察一个特定大小的影响与给定功率。

显著性水平(α):最大的风险,拒绝你愿意真正的零假设,通常设定为5%。

预期影响的大小:一个标准化的方式表达你的研究的预期结果的大小,通常基于相似的研究或一个试点研究。
零和替代的假设是什么?: 零和替代假说用于统计假设检验。的零假设测试的总预测变量没有影响或没有关系,虽然备择假设你的研究预测的影响或关系。
统计分析是什么?: 统计分析分析的主要方法定量研究数据。它使用概率和检验预测模型人口从样本数据。
如何减少使II型错误的风险?: 做的风险II型错误逆相关吗统计能力的一个测试。权力是一个测试在多大程度上可以正确检测时,有一个真正的影响。

(间接)降低II型错误的风险,你可以增加样本大小或者是显著性水平提高统计能力。
如何减少做出错误的风险?: 做的风险第一类误差是显著性水平你选择(或α)。这个值设置一开始你的研究来评估获得结果的统计概率(p值)。

显著性水平通常是设定在0.05或5%。这意味着你的结果只有5%的机会发生,或更少,如果零假设实际上是正确的。

减少错误概率,你可以设置一个较低的显著性水平。
I型和II型的错误是什么?: 在统计数据,第一类误差意味着拒绝零假设当它是真实的,而第二类意味着不拒绝零假设当实际上是错误的。
统计力量是什么?: 在统计,权力是指的可能性假设检验如果有一个检测一个真正的影响。一个统计上强大的测试更有可能拒绝一个假阴性(第二类)。

如果你不确保足够的力量在你的研究,你可能无法检测到统计上显著结果即使它有现实意义。你的学习可能没有回答你的研究问题的能力。
统计和实际意义的区别是什么?: 而统计显著性显示效果存在于一个研究中,现实意义显示效果足以在现实世界中是有意义的。

用统计意义p值而实际意义是代表影响的大小。
我怎么计算效果?: 有很多的措施影响的大小。最常见的影响大小是科恩d和皮尔森的r。科恩的d措施的大小区别两组虽然皮尔森的r措施的强度两个之间的关系变量。
效果是什么?: 影响的大小告诉你如何有意义的变量之间的关系或组之间的差别。

大效果意味着一个研究发现有实际意义,而小尺寸效应表明有限的实际应用。
有什么区别点估计和区间估计?: 使用描述性的和推论统计,你可以进行两种类型的估计人口:点估计和区间估计。

一个点估计是一个单值的估计参数。例如,样本均值是总体均值的估计。

一个区间估计给你一个范围的值参数预计将在哪里。一个置信区间是最常见的类型的区间估计。

两种类型的估计对收集清楚很重要的一个参数可能会撒谎。
有什么区别标准误差和标准偏差?: 标准错误和标准偏差都是措施的变化。在样本标准差反映了变化,同时标准错误估计,在样本的人口变化。
标准错误是什么?: 的标准误差的意思是,或者只是标准错误,表明不同总体均值可能是样本均值。它告诉你多少样本均值不同如果你重复一项研究使用新的样本在一个人口。
你怎么知道是否号码是一个参数或统计?: 找出是否一个给定的数字参数或统计问自己以下:

数字描述的一个整体,完成吗人口每一个成员在哪里可以联系到吗数据收集吗?

这个数字有可能收集数据从每个成员的人口在合理的时间内?

如果这两个问题的答案是肯定的,可能是一个参数数量。对于小数量,收集的数据可以从整个人口和参数进行了总结。

如果这两个问题的答案是否定的,那么更有可能是一个统计数量。
不同类型的意味着什么?: 的算术平均值是最常用的意思。通常是简单地称为均值或平均。但也有一些其他类型的意味着你可以计算根据你的研究目的:

加权平均数:一些值的贡献比其他人更到平均水平。

几何平均数:值增加而不是总结。

调和平均数:倒数的值代替自己的值。
我怎么找到的意思吗?: 你可以找到的意思是、平均数据集的两个简单的步骤:

发现通过添加它们全部加起来的总和值。

之和除以数量值的数据集。

这个方法是一样的你是否正在处理样本或人口数据或积极或消极的数字。
当我应该用中位数吗?: 的中位数是最丰富的措施集中趋势倾斜分布或分布异常值。例如,中值通常是用作衡量收入分布的集中趋势,通常高度倾斜。

因为只使用一个或两个值,中位数不受极端异常值或非对称分布的分数。相比之下,的意思是和模式的倾斜分布各不相同。
我怎么找中位数?: 来找中位数,一阶数据。然后根据计算中间位置n在你的数据集的数量值。

如果n是一个奇数,中值位于位置 $\ dfrac {(n + 1)} {2}$ 。

如果n是一个偶数,中位数是的意思是值的位置 $\ dfrac {n} {2}$ 和 $(\ dfrac {n} {2}) + 1$ 。
可以有多个模式?: 一个数据集往往没有模式,一种模式或一个以上的模式——这一切都取决于有多少不同的值重复最频繁。

你的数据:

没有任何方式

单峰,一个模式,

双峰,两种模式,

三峰,有三种模式,或

多通道,有四个或更多的模式。
我怎么找到模式?: 来找到模式:

如果您的数据是数值或定量,顺序从低到高的值。

如果是分类,排序的值由集团在任何顺序。

然后你只需要确定出现最频繁的值。
我什么时候应该使用四分位范围?: 的四分位范围是最好的衡量可变性为偏态分布或与异常值的数据集。因为它是基于价值观来自中间的分布,这是不太可能影响离群值。
计算四分位范围的两个主要方法是什么?: 两种最常见的计算方法四分位范围是独家的和包容的方法。

排除法排除了中间当识别Q1和Q3,而包容的方法包括中值作为一个值确定数据集的子集。

为每个这些方法,你需要不同的程序寻找中值,Q1和Q3取决于样本大小或奇数。的独家方法最适合偶数编号的样本大小,而包容的方法通常是使用奇数样本大小。
有什么区别和四分位范围范围?: 而范围给你传播的整个数据集四分位范围给你中间传播的一个数据集的一半。
方差齐性是什么?: 方差齐性,或方差的同质性,是一种假设相同的或相似的方差在不同组相比较。

这是一个重要的参数统计测试因为他们是敏感到任何不同。不均匀的方差在样品测试结果导致偏见和扭曲。
在统计方差用于什么?: 统计测试如方差或测试方差分析(方差分析)使用示例方差评估小组不同的人群。他们用样本的方差来评估是否他们来自人口显著不同于对方。
标准差和方差之间的区别是什么?: 方差方偏离平均值,而标准偏差是这个数字的平方根。这两个措施反映可变性在一个分布,但他们的单位不同:

标准差是用相同的单位表示原始值(例如,分钟或米)。

方差表示更大的单位(例如,平方米)。

尽管方差的单位很难直观地理解,方差是很重要的统计测试。
经验法则是什么?: 经验法则或68 - 95 - 99.7规则,告诉你,大多数的价值所在正态分布:

大约68%的值在1标准偏差的意思。

大约95%的值在2个标准差的意思。

大约99.7%的值在3个标准差的意思。

经验法则是一个快速方法概述你的数据和检查任何异常值或极端值不遵循这种模式。
什么是正态分布?: 在一个正态分布,数据没有斜对称分布。大多数值围绕一个中心区域,与价值观逐渐减弱,因为他们远离中心。

的集中趋势测量(意思是,模式和中位数)正态分布是完全相同的。
标准差告诉你什么?: 的标准偏差的平均数量吗可变性在你的数据集,它告诉你,平均每个分数是多少的意思是。

在正态分布,高标准差意味着值通常是远离的意思,而低标准偏差表示值集群靠近的意思。
范围可以是负数?: 不。因为距离公式减去最低数量最多,范围总是零个或一个正数。
统计的范围是什么?: 在统计数据,范围是数据的传播从最低到最高价值的分布。这是最简单的衡量可变性。
集中趋势和变化之间的区别是什么?: 而集中趋势告诉你你的大部分数据点所在,可变性总结了相互之间的差距有多远你的观点。

数据集可以有相同的集中趋势但不同水平的变化反之亦然。在一起,他们给你一个完整的数据。
4主要措施的变化是什么?: 可变性以下是最常见的测量描述性统计:

范围:最高和最低值的区别

四分位范围:中间的范围分布的一半

标准偏差:平均距离的意思是

方差:距离平方的平均值
变化是什么?: 可变性告诉你多远点互相撒谎和从一个分布的中心或数据集。

可变性也称为扩散,分散或分散。
时间间隔和比例数据之间的区别是什么?: 而时间间隔和比数据都可以分类,排名,等于相邻间距值,只有比例尺度上有一个真正的零。

例如,温度在摄氏或华氏温度区间尺度因为零不是尽可能低的温度。开氏温标,比例尺度,零代表一个总热能的缺乏。
临界值是什么?: 一个关键值的值检验统计量它定义了上界和下界的吗置信区间,或定义的阈值统计显著性统计检验。它描述了多远的均值分布必须支付一定数量的总变异的数据(即:90%、95%、99%)。

如果你构建一个95%置信区间和使用一个阈值的统计意义p= 0.05,那么你的临界值将在这两种情况下是相同的。
之间的区别是什么t分布和标准正态分布?: 的t分布给更多的概率在尾分布比观察标准正态分布(又名z分布)。

通过这种方式,t比标准正态分布:分布更保守或达到同样水平的信心统计显著性,你将需要包括更广泛的数据。
什么是t指数?: 一个t分数(又名t值)的数量相当于远离均值的标准差t分布。

的t分数是检验统计量中使用的t测试和回归测试。它也可以用来描述如何远离的意思是一个观察是当数据遵循t分布。
什么是t分布?: 的t分布是一种描述一组观察大多数观察秋天接近吗的意思是,其余的观察两侧的尾巴。这是一个类型的正态分布用于小样本大小,方差在数据是未知的。

的t分布时形成一个钟形曲线绘制在图。它可以使用均值和数学描述标准偏差。
序数变量分类或定量吗?: 在统计数据,序数和名义上的变量都是分类变量。

尽管有时会数值顺序数据,并不是所有的数学运算可以执行。
顺序数据是什么?: 顺序数据有两个特点:

数据在一个变量可以分为不同的类别。

类别有一种天然的排名顺序。

然而,与区间数据,类别之间的距离不均匀或未知。
名义和顺序数据之间的区别是什么?: 名义和序数是两个四水平的测量。名义上的数据只能分类,而序数水平数据可以被分类和命令。
名义上的数据是什么?: 名义上的数据是数据,可以贴上标签或互斥的分类变量。这些类别不能命令以一种有意义的方式。

例如,名义变量的首选的运输方式,你可能类别的汽车,公共汽车,火车,电车和自行车。
是什么意思如果我置信区间包含零?: 如果你的置信区间对不同群体包括零,这意味着,如果你再次运行实验发现组间没有区别的好机会。

如果你的关联或置信区间回归包括零,这意味着,如果你再次运行您的实验很有可能找不到相关的数据。

在这两种情况下,你也会找到一个高p价值当您运行您的统计测试,这意味着可能发生在你的结果零假设没有关系的变量或组之间没有差异。
如何计算置信区间,如果我的数据不是正态分布?: 如果你想计算置信区间的意思是数据没有正态分布,你有两个选择:

找到一个匹配的形状数据的分布和使用,分布计算置信区间。

执行对数据转换使其符合正态分布,然后找到转换后的数据的置信区间。
什么是标准正态分布?: 的标准正态分布也称为z分布,是一种特殊的正态分布在哪里的意思是是0,标准偏差是1。

任何正态分布都可以转化成标准正态分布,把个人价值z分数。在一个z分布,z成绩告诉你有多少个标准差远平均每个价值所在。
z得分和t指数是什么?: 的z分数和t分数(又名z价值和t值)显示有多少标准差远离的意思是你是分布的,假设你的数据遵循z分布或t分布。

使用这些分数统计测试显示多远从你的统计预测分布的均值估计。如果你的测试产生z得分为2.5,这意味着你估计是2.5个标准差的预测的意思。

你估计的预测均值和分布产生的零假设您正在使用的统计测试。标准差越远离预测意味着你的估计是,不太可能是下的估计可能发生零假设。
如何计算置信区间?: 计算置信区间,你需要知道:

你构建的点估计的置信区间

关键值检验统计量

的标准偏差的样本

的样本大小

然后您可以将这些组件插入到对应数据的置信区间公式。取决于类型的估计公式(如平均或比例)以及数据的分布。
之间的区别是什么一个置信区间和置信水平?: 的置信水平的百分比乘以你希望接近相同的估计如果再次运行您的实验或重新取样人口以同样的方式。

的置信区间包括的上下界估计你希望找到在给定的置信水平。

举个例子,如果你估计95%置信区间的平均比例女性每年出生的婴儿基于随机样本的婴儿,你会发现一个上界的0.56和0.48的下界。这些都是上下界的置信区间。置信水平为95%。
什么是最好的集中趋势测量吗?: 的的意思是是最常用的衡量集中趋势因为它使用的所有值数据集给你平均。

倾斜的数据分布,中位数比的意思,因为它不受极大值的影响。

的模式是唯一的测量可以使用名义上的或不能有序分类数据。
我集中趋势测量可以使用吗?: 的集中趋势测量您可以使用取决于水平的测量你的数据。

对于一个名义上的水平,您只能使用模式找到最常见的价值。

对于一个序数水平或排名数据,还可以使用中位数找到中间的值的数据集。

为时间间隔或比水平,除了模式和中值,您可以使用的意思是找到平均值。
集中趋势的措施是什么?: 集中趋势测量帮助你找到中间,或平均数据集。

3最常见的集中趋势测量是意思是,中位数和模式。

的模式是最常见的价值。

的中位数中间的数在一个有序数据集。

的的意思是是所有值的总和除以总数量的值。
我如何决定使用哪个级别的测量?: 一些变量有固定的水平。例如,性别和种族总是名义上的因为他们不能排名数据。

然而,对于其他的变量,你可以选择水平的测量。例如,收入是一个变量,它可以记录在一个顺序或比率量表:

在一个序数水平,您可以创建5收入分组和代码的收入属于1 - 5。

在一个率水平,你会记录精确数字的收入。

如果你有一个选择,这一比率水平总是更可取的,因为你可以在更多的方面分析数据。测量水平越高,更精确的数据。
为什么测量水平重要吗?: 你测量的水平变量决定了如何分析你的数据。

根据水平的测量,你可以执行不同的工作描述性统计得到一个整体的总结你的数据推论统计看看你的结果支持或反驳你假设。
测量的四个层次是什么?: 水平的测量告诉你精确的变量是如何记录的。有4个水平的测量,可以从低到高排名:

名义上的:数据只能分类。

序数:可以分类数据和排名。

时间间隔:可以分类数据和排名,等间距的。

比:数据分类、排名、等间距的,自然零。
一个假定值告诉你不管你的备择假设是真的吗?: 不。的p价值只是告诉你如何可能的数据观察下发生零假设。

如果p值(通常低于阈值的意义p< 0.05),那么你可以拒绝零假设,但这并不意味着你的备择假设是正确的。
我应该使用哪个alpha值?: α值,或的门槛统计显著性,是任意的使用取决于你的价值的研究领域。

在大多数情况下,研究人员使用一个α为0.05,这意味着有一个小于5%的几率被测试的数据可能发生在零假设下。
如何计算假定值吗?: P值通常是由程序自动计算你使用进行统计检验。他们也可以用p相关值表检验统计量。

P从零值计算检验统计量的分布。他们告诉你多长时间预计将发生在一个测试的统计零假设的统计检验,基于零分布。

如果测试数据远空分布的均值,然后p值很小,显示测试数据不太可能发生在零假设下。
假定值是什么?: 一个p价值、概率值是一个数字描述的可能性有多大,你的数据会发生的零假设你的统计检验。
我怎么知道使用哪一个检验统计量?: 您所使用的检验统计量将取决于统计测试。

你可以选择正确的统计检验看你有什么类型的数据收集和你想要测试什么类型的关系。
什么因素影响检验统计量?: 的检验统计量基于观测的数量将会改变你的数据,变量观察如何,以及如何强大的底层数据的模式。

例如,如果一个数据集具有较高可变性而另一个的可变性较低,第一个数据集将产生一个检验统计量接近零假设,即使真正的两个变量之间的相关性是相同的数据集。
如何计算检验统计量?: 的公式检验统计量取决于统计检验被使用。

一般来说,计算检验统计量作为数据的模式(即之间的相关性变量或组)除以之间的区别方差的数据(即标准偏差)。
有什么区别一元、二元和多元描述性统计?: 单变量只统计总结一个变量在一个时间。

二元统计比较两个变量。

多元统计比较超过两个变量。
三个主要类型的描述性统计是什么?: 三个主要类型的描述性统计关注频率分布、集中趋势和变化的数据集。

分布指的是不同的频率响应。

集中趋势测量给你平均每个响应。

措施的变化显示你的传播或分散的数据集。
描述性和推论统计的区别是什么?: 描述性统计总结数据集的特征。推论统计让你测试一个假设或评估你的数据可概括的更广泛的人口。
模型选择的含义是什么?: 在统计中,模型选择是一个过程人员使用比较的相对价值不同的统计模型,并确定哪一个是最适合观测数据。

的Akaike信息标准是一种最常见的模型选择方法。AIC权重模型的预测能力的观测数据对参数的数量模型需要达到的精度水平。

AIC模型选择可以帮助研究人员找到一个模型来解释观察到的变化数据,同时避免过度拟合。
什么是模型?: 在统计中,模型是一个或多个的集合独立变量和他们的相互作用预测,研究人员使用试图解释因变量的变化。

你可以使用一个测试模型统计检验。对比不同模型适合您的数据,您可以使用Akaike信息标准模型选择。
Akaike信息标准是什么?: 的Akaike信息标准是一个数学测试用于评估模型与数据的吻合程度是为了描述。它惩罚模型使用更多独立变量(参数)来避免过度学习。

AIC通常是用来比较不同模型之间的相对拟合优度考虑,然后选择最好的模型与数据的吻合程度。
析因方差分析是什么?: 析因方差分析是任何使用不止一个方差分析分类自变量。一个双向方差分析是一种析因方差分析。

析因方差分析的一些例子包括:

测试疫苗的联合效应(接种疫苗接种疫苗)和健康状况(健康或预先存在的条件)的流感感染在人群中。

测试的影响婚姻状况(已婚、单身、离婚、丧偶)、作业状态(使用,自由职业者,失业、退休),和家族史(没有家族病史、家族史)在人群中抑郁症的发病率。

测试的影响饲料类型(A型、B或C)和谷仓拥挤(不拥挤,有些拥挤,非常拥挤)在最后一个鸡的体重在一个商业农业操作。
统计学意义是如何计算一个方差分析吗?: 在方差分析中,零假设是没有组之间的差异的含义。如果任何组明显不同于整个组的意思,然后将报告一个方差分析统计上显著结果。

组之间的显著差异意味着使用F统计量计算,这意味着平方和的比值(方差解释为独立变量)的均方误差(剩余方差)。

如果F统计量高于临界值(F的值对应的alpha值,通常是0.05),然后组间的差异被认为是具有统计学意义。
之间的区别是什么单向和双向方差分析吗?: 单向和双向方差分析的唯一区别的数量独立变量。单向方差分析有一个自变量,而双向方差分析有两个。

单向方差分析:测试鞋品牌之间的关系(耐克、阿迪达斯、Saucony Hoka)和完成次马拉松赛跑。

双向方差分析:测试鞋品牌之间的关系(耐克、阿迪达斯、Saucony Hoka),运动员年龄(初级、高级硕士),和种族完成次马拉松。

所有方差分析是为了测试差异三个或更多组。如果您仅仅是测试两组之间的区别,使用学习任务代替。
多元线性回归是什么?: 多元线性回归是一个回归模型,估计之间的关系量化因变量和两个或两个以上的独立变量使用一条直线。
线性回归模型中的错误是如何计算的?: 线性回归最常使用均方误差(MSE)模型的计算误差。MSE计算:

测量的距离观察y值的预测y值在每个x的值;

每个距离平方;

计算的意思是每个平方的距离。

线性回归适合一行的数据通过回归系数最小MSE。
简单线性回归是什么?: 简单线性回归是一个回归模型,估计一个自变量和一个因变量之间的关系用一条直线。这两个变量应该是定量的。

例如,温度之间的关系和扩张中的汞温度计可以建模使用直线:随着温度增加,水银膨胀。这种线性关系是如此确信我们可以使用水银温度计来测量温度。
回归模型是什么?: 一个回归模型是一种统计模型,估计一个依赖之间的关系变量和一个或多个自变量使用一行(或一架飞机的两个或两个以上的独立变量)。

可以使用回归模型定量因变量时,除了逻辑回归的情况下,因变量是二进制。
我可以用t检验测量几组之间的差异吗?: 一个学习任务不应该被用来测量差异超过两组,因为学习任务的错误结构会低估实际的错误当许多团体被比较。

如果你想比较几组的方式,最好是使用另一个统计检验如方差分析或因果检验。
之间的区别是什么单样本t检验和配对t检验吗?: 一个单样本t检验是用来比较一个人口到一个标准的值(例如,确定是否一个特定城市的平均寿命是不同于国家平均水平)。

一个配对t检验是用来比较一个人口之前和之后的一些吗实验干预或在两个不同的时间点(例如,衡量学生成绩在考试之前和之后被教材料)。
t检验测量什么?: 一个学习任务措施的差异意味着除以汇集标准错误两个集团的意思。

通过这种方式,它计算出一个数值(t值)说明两组之间的差异的大小意味着相比,和估计的可能性,这种差异存在纯粹的偶然(假定值)。
我应该使用的t检验?: 你所选择的学习任务取决于你正在研究一组或两组,以及是否你关心的方向不同组的意思。

如果你正在研究一组,使用配对t检验比较组意味着随着时间的推移或干预后,或者使用单样本t检验比较组的意思是一个标准的价值。如果你正在研究两组,使用两个示例学习任务。

如果你想知道是否存在差异,使用双尾检验。如果你想知道一个组的意思是大于或小于其他使用left-tailed或right-tailed单侧检验。
什么是学习?: 学习是一个统计检验比较两个的手段样品。它是用于假设检验,零假设组的差异意味着是零和另一种假设的差异意味着不同于零。
统计学意义是什么?: 统计显著性是研究人员所使用的一个术语不太可能他们的观察下可能发生吗零假设的统计检验。通常用一个意义p价值或概率值。

统计学意义是任意的,它取决于阈值,或alpha值,选择的研究。最常见的阈值p< 0.05,这意味着数据可能发生在不到5%的时间零假设。

当p价值低于所选的alpha值,那么我们说测试的结果是显著。
检验统计量是什么?: 一个检验统计量是一个数字计算的吗统计检验。它描述了你的观测数据来自多远零假设没有关系的变量或没有样品组之间的差异。

测试统计数据告诉你不同的两个或两个以上的团体是如何从总体人口的意思是,或者不同的斜率的线性斜率是如何预测的零假设。不同的测试统计数据被用于不同的统计测试。
统计检验的主要假设是什么?: 统计测试一般认为:

数据是正态分布的

组相比有相似的方差

数据是独立的

如果您的数据不符合这些假设你可能仍然能够使用非参数统计检验有更少的需求,但也使较弱的推论。

	变化中	变化中	变化中	变化中
变化中	RRYY	RrYy	RRYy	RrYY
变化中	RrYy	rryy	Rryy	rrYy
变化中	RRYy	Rryy	RRyy	RrYy
变化中	RrYY	rrYy	RrYy	rrYY

表型	观察到的	预期
圆的和黄色的	78年	100 * (9/16)= 56.25
圆的和绿色	6	100 * (3/16)= 18.75
皱纹和黄色	4	100 * (3/16)= 18.75
皱纹和绿色	12	100 * (1/16)= 6.21

表型	观察到的	预期	O−E	(O−E)2	(O−E)2/ E
圆的和黄色的	78年	56.25	21.75	473.06	8.41
圆的和绿色	6	18.75	−12.75	162.56	8.67
皱纹和黄色	4	18.75	−14.75	217.56	11.6
皱纹和绿色	12	6.21	5.79	33.52	5.4

特征	正常的	泊松
连续或离散	连续	离散
参数	意思是(µ)和标准差(σ)	λ(λ)
形状	钟形	取决于λ
对称	对称的	不对称(右偏态)。随着λ增加,不对称降低。
范围	−∞∞,	0到∞