在 中文 中使用 假设检验 的示例及其翻译为 英语
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当我们在统计中进行假设检验时,p值有助于我们确定结果的显著性。
假设1(H1):假设检验不成立,并在一定程度上驳回。
统计能力分析:传统和现代假设检验的简单和通用模型,第三版(第2版).
有很多假设检验已经被开发来测试线性回归模型对各种假设的稳健性。
这是科学中最肮脏的秘密:使用统计假设检验的“科学方法”建立在一个脆弱的基础之上。
对给定数据集设计假设检验,并为检验选择适当的阈值.
第9章假设检验的引言部分现在以贝叶斯公式作为开端,然后再转向奈曼{皮尔逊范式。
每个假设检验都要求分析者陈述一个零假设和另一个假设。
使用一般线性模型的假设检验可以通过两种方式进行:多变量或多个独立的单变量检验。
帕累托图,箱线图,假设检验,控制图和能力分析是常见的景点。
统计假设检验和估计统计可以帮助进行模型选择,并展示最终模型的技能和预测结果。
假设检验是统计学中的一种行为,分析师测试关于人口参数的假设。
一个常见的误解是统计假设检验被设计为选择两个假设的可能性更大。
这是科学中最肮脏的秘密:使用统计假设检验的“科学方法”建立在一个脆弱的基础之上。
对于这类假设检验,我们可以得到出现假阳性的精确概率,这个概率就是α值。
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性,例如,变量之间没有关联或集合之间没有差异。
无论显著性水平如何,假设检验的结果仍可能包含错误。
这是我上面提到的p值,我将用它来评估假设检验。
分析人员必须对数据进行组织,以和模型保持一致,以便计算机可以为假设检验创建预测和输出。
在这些研究中,常常同时检测数以万计甚至百万假设检验。