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方差、标准差、正态分布、超几何分布、卡方检验、t检验基础概念

发布时间:2019-11-18 20:43 作者:长沙装修公司 来源:未知 点击: 字号:

  几个非常常见的统计学概念,简单粗暴的基础概念,初步理解。
  方差
  方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差
  方差是衡量源数据和期望值相差的度量值.
  标准差
  标准差(Standard Deviation) ,中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。
  正态分布
  正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布,正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
  超几何分布
  超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。称为超几何分布,是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。
  超几何分布中的参数是M,N,n,上述超几何分布记作X~H(N,M,n) 。
  卡方检验
  卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
  t检验
  T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。

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