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二项分布总体的假设检验
如何使用
二项分布
来进行
假设检验
?
答:
1.计算样本的成功次数和失败次数。2.使用
二项分布
的CDF计算p值。3.根据p值和显著性水平确定是否拒绝原
假设
。
如何利用
二项分布
变量进行
假设检验
?
答:
在利用
二项分布
进行
假设检验
时,我们需要先建立两个二项分布模型:一个是零假设模型,另一个是备择假设模型。零假设通常表示某个事件发生的概率为0或不存在,而备择假设则表示该事件发生的概率不为0或存在。然后我们可以计算p值(即在零假设下观察到当前数据或更极端数据的概率)并将其与预先设定的显...
二项分布假设检验
的题
答:
当
假设
H0实际为真时,由样本观测值做出了拒绝H0的错误结论,称为第一类错误。H0的情况下,W=
2
的概率是0.25,也就是第一类错误的概率是0.25。当假设H0实际为错误时,由样本观测值做出了接受H0的错误结论,称为第二类错误。H1的情况下,W=2的概率是0.64,其他情况的概率就是1-0.64=0.36,第...
什么是
二项分布
视频时间 00:50
两
总体
参数
的假设检验
答:
如果原
假设
和备择假设分别是 H0:u2-u1<=0.1,H1:u2-u1>0.1 主要考察两个
总体
比例是否具有差异或
检验
其差异的具体数值。这里所谓的比例仍然值总体只具备两种属性,其中具备某种属性的个体数目占总体数目的比重,即假定两个总体都服从
二项分布
,通常用Z统计量进行检验。提出问题:在0.05水平下,检验...
概率
分布
问题
答:
二项分布
主要用于符合二项分布分类资料的率的区间估计和假设检验。当P=0.5或n较大,nP及n(1-P)均大于等于5时,可用(p-u0.05sp,p+u0.05sp)对
总体
率进行95%的区间估计。当总体率P接近0.5,阳性数x较小时,可直接计算二项分布的累计概率进行单侧
的假设检验
。当P=0.5或n较大,nP及n(1-...
二项分布
与泊松分布的区别
答:
1、应用不同
二项分布
:在心理与教育研究中,主要用于解决具有机遇性质的问题。所谓机遇问题,是指在实验或调查中,实验结果可能是由猜测造成的。例如,选择问题的答案和犯错误可能完全是由猜测造成的。为了区分猜测结果和真实结果的界限,应采用二项分布来解决这类问题。泊松分布:适用于描述每单位时间(...
统计测量任务八
答:
二、参数检验(如t或ANOVA)与非参数检验(如卡方)主要差异在于它们要求的假定和需要的数据。解释这些差异。推论统计-
假设检验
答:1)参数检验是当
总体分布
已知,对
总体的
未知参数进行假设检验。如已知总体为正态分布,可进一步知道样本均值和方差有关总体均值和方差的充分统计量;非参数检验是当总体分布未知,或相关信息所知...
对
假设检验
和显著性水平的理解
答:
现在针对某个总体,我们拿到了一个样本,而所谓的样本其实就是很多数据。那么根据这个样本我们能得出关于
总体的
某种结论吗?比如这个总体服从
二项分布
还是正太分布。所谓
的假设检验
其实就是假设这个总体服从某种分布,然后根据样本数据检验这个假设是否合理。当然,毕竟我们拿到的仅仅是个样本,所以这个检验的结论...
二项分布
最大似然估计
答:
在给定的
分布
模型下这个结果出现的概率最大,估计的意思就是求得此时分布模型的参数。可见似然也是概率,之所以叫做似然只是一种约定。通常说概率的时候,表示的是不同的结果在分布模型下的取值。此时结果已经出现了。如果仍然采用在结果出现之前给定的参数,这个结果的概率就是确定的。通过
假设检验
知道了之前...
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统计学二项分布检验
验证样本服从二项分布
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二项分布的样本
从一个二项总体中随机抽出
二项总体的抽样试验具有
二项分布参数的估计与检验
二项分布的假设检验与卡方检验