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Z检验,T检验,卡方检验

Z检验,T检验,卡方检验家庭作业帮助 诸如t,F和Z等重要的各种测试都是基于假设样本是从偶发分布的人口抽取出来的。这些测试是已知的参数测试,因为它们因此涉及到群体参数。可能有些情况对于抽取样本的人口的分布情况是不可能的。这是非参数化测试的创建。这些测试是无分配的,不对人口参数做任何假设。卡方检验独立性和适合度是非参数检验的一个很好的例子。在这里,我们阻止了我们对卡方检验的讨论。 定义: 卡方检验是统计工作中最简单和最常用的非参数检验之一。希腊字母x2用于表示此测试。数量x2描述了差异理论和观察盘。 自由程度: 确定比较x2和表值的计算值之间的自由度因此,了解自由度是什么意思是非常重要的。这意味着可以任意或随意分配值的类的数量将自由违规 卡方分布: 卡方统计量的采样函数X2可以被称为卡方分布的连续曲线逼近。这个分布只有一个参数v,自由度的数量。卡方的概率函数取决于自由度v。随着v变化,卡方的概率函数也是。对于非常少的自由度,卡方分布在右边是偏斜的。随着自由度的增加,曲线的增加变得更加对称,直到数字达到很大的值,在这一点上,这种分布可以通过正态分布近似。 卡方检验有效条件: 卡方检验统计只能满足以下条件: N总频数,应配置大,说大于50。 样本观察应该是独立的。这意味着样品中不应包含两个或更多个别物品。 对小区频率的约束。如果有的话,应该是线性的。 无理论细胞频率应小。如果预期频率小于x2的值将被高估。这将导致拒绝许多零假设。小是一个相对的术语。如果任何理论频率小于5,小于5的情况,那么我们不能应用x2测试。在这种情况下,我们使用抛光技术,其中包括将频率小于5的频率与先前或后续频率相加,从而得到的和大于5并相应地调节自由度。 给定的分布不应该被替换为相对频率或比例,而应以原始单位给出数据。 卡方检验的应用: 卡方分配有许多应用。最重要的应用如下所列: 卡方检验的适合度。 卡方检测属性广告的独立性 卡方检验作为均匀性检验。 Z检验和T检验 Z检验和t检验是涉及数据分析的统计方法,在商业,科学和许多其他领域都有应用。我们来探讨一些他们的差异和相似之处,以及其中一种方法应该在另外一种方式使用的情况。 Z检验是统计学计算,可用于比较样本的种群数量。 z-score告诉你,在标准偏差中,数据点与数据集的平均值或平均值有多远。 z检验将样本与定义的群体进行比较,通常用于处理与大样本相关的问题(n> 30)。当我们想测试一个假设时,Z检验也是有帮助的。通常,当标准偏差已知时,它们是最有用的。 像z检验一样,t检验是用于测试假设的计算,但是当我们需要确定两个独立样本组之间是否存在统计学显着性差异时,它们是最有用的。换句话说,t检验询问两组手段之间的差异是否因为随机机会而不太可能发生。通常,在处理有限样本量(n <30)的问题时,t检验是最合适的。 z检验和t检验均需要具有正态分布的数据,这意味着样本(或群体)数据在平均值周围均匀分布,如图所示: 让我们来说明两种测试之间的一些差异,并探讨这两种类型的统计方法中的每一种都是适当的情况。 Z测试示例 老师想要知道学生在她的数学课上表现相对于学区其他数学课程的学生。她执行了一个标准化测试,其他班级的学生采取了平均(平均)60和标准差10.她的班有40名学生。她应该使用哪种统计方法? 那么,基于这个问题,让我们来看看一些有助于我们确定最合适的选择方法的信息: 老师想把数学课(样本)中的学生与全区其他数学课程(人口)的学生进行比较。 老师将按照给定的均值和标准差进行标准化考试。 样品大于30。

时间序列分析与预测

时间序列分析与预测家庭作业帮助 时间序列是对等间隔时间点的现象的定量特征的一组有序观测值。时间序列分析的主要目标之一是预测系列的未来价值。一个趋势是系列级别的正常,缓慢变化的变化。 在商业活动中实现“时间是金钱”这一事实,这里提出的动态决策技术已成为在时间和金钱直接相关的情况下成功应用于广泛的管理决策的必要工具。在做出不确定性的战略决策时,我们都做出预测。我们可能不会认为我们正在预测,但是我们的选择将由我们预期我们的行为或不作为的结果引导。 犹豫不决和拖延是失败的父母。该网站旨在通过使用有效的预测和其他预测技术来帮助管理人员和管理员更好地预测,从而更好地管理不确定性。 什么是预测? 预测是一种在时间序列分析中广泛使用的方法,用于预测指定时间段内的响应变量,如月利润,股票表现或失业率。预测基于现有数据中的模式。例如,仓库经理可以根据过去12个月的订单,为未来3个月内的订单数量建模。 您可以使用各种时间序列方法,如趋势分析,分解或单指数平滑来模拟数据中的模式,并将这些模式推广到未来。选择一种分析方法,方法是模式是静态的(随时间变化)还是动态变化(随时间变化),趋势和季节性组成部分的性质,以及您希望预测的距离。在产生预测之前,将几个候选模型拟合到数据中,以确定哪种模型是最稳定和准确的。 移动平均分析预测 在时间t的拟合值是在时间t -1的非中心移动平均值。预测是预测来源的拟合值。如果您预测将提前10个时间单位,则每次的预测值将是原点的拟合值。直到原点的数据用于计算移动平均线。 您可以通过计算连续移动平均线来使用线性移动平均法。当数据有趋势时,通常使用线性移动平均法。首先计算并存储原始系列的移动平均数。然后,计算并存储先前存储的列的移动平均值以获得第二移动平均值。 在天真预测中,时间t的预测是时间t -1的数据值。使用长度为1的移动平均值的移动平均过程给出了幼稚的预测。 单指数平滑分析的预测 时刻t的拟合值是时刻t-1的平滑值。预测是预测来源的拟合值。如果您预测将提前10个时间单位,则每次的预测值将是原点的拟合值。直到原点的数据用于平滑。 在天真预测中,时间t的预测是时间t-1的数据值。执行单一指数平滑,重量为一个做天真预测。 双指数平滑分析的预测 双指数平滑使用电平和趋势分量来生成预测。从时间t点开始的m个周期的预测 Lt + mTt,其中Lt是水平,Tt是时间t的趋势。 到达预测原始时间的数据将用于平滑。 冬季预测方法 冬季方法使用水平,趋势和季节分量来产生预测。从时间t点开始的m个周期的预测是: Lt + mTt 其中Lt是水平,Tt是时间t的趋势,乘以(或加法模型添加)与前一年同期的季节成分。 冬季方法使用直到预测起源时间的数据来生成预测。 如果其统计特性(如平均值,方差)随时间保持不变,则说TS是静止的。但为什么这很重要?大多数TS模型的工作假定TS是静止的。直觉上,如果一个TS随着时间的推移有一个特定的行为,那么我们可以坐下来,将来它的概率很高。此外,与非固定系列相比,固定系列相关的理论更成熟,更易于实施。 时间序列预测是机器学习的重要领域,往往被忽视。 重要的是因为有这么多预测问题涉及时间分量。这些问题被忽略,因为这是使时间序列问题更难处理的这个时间部分。 在这篇文章中,您将发现时间序列预测。 看完这篇文章后,你会知道: 时间序列,时间序列分析和时间序列预测的标准定义。 时间序列数据中要考虑的重要组成部分。 时间序列的例子使你的理解具体。 如果实际结果在未来某个日期之前可能不知道,就会对新数据进行预测。未来正在被预测,但所有先前的观察几乎总是得到平等对待。也许有一些非常小的时间动态来克服“概念漂移”的想法,例如只使用去年的观察结果,而不是所有可用的数据。 时间序列数据集是不同的。 时间序列在观察之间增加明确的顺序依赖性:时间维度。 此附加维度既是约束条件又是提供附加信息源的结构。 我们在家庭作业中通过提供高质量的时间序列家庭作业帮助,在空间上树立了自己的突出位置。您可以点击“提交您的家庭作业”标签上传您的时间系列家庭作业/时间系列作业或时间序列项目。对于任何时间帮助系列作业/时间系列作业或时间序列项目。

假设检验

假设检验家庭作业帮助 假设检验是一项统计检验,用于确定数据样本中是否有足够的证据来推断出整个人群的某一条件是正确的。一个假设检验检验了关于人口的两个相反的假设:零假设和替代假设。 假设检验是一项统计检验,用于确定数据样本中是否有足够的证据来推断出整个人群的某一条件是正确的。 一个假设检验检验了关于人口的两个相反的假设:零假设和替代假设。零假设是正在测试的语句。通常,零假设是“无效应”或“无差异”的陈述。替代假设是你想要得出的结论是真实的。 根据样本数据,测试确定是否拒绝零假设。你使用p值来做出决定。如果p值小于或等于您定义的临界点的重要性水平,则可以拒绝零假设。 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。相反,在有足够的证据(数据)支持替代假设之前,测试将保持零假设。 您可以通过假设检验回答的问题示例包括: 本科女性的平均身高是否与66英寸不等? 它们的高度的标准偏差是否小于5英寸? 男女本科生身高不一样? 什么是“假设检验” 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。分析师采用的方法取决于所使用数据的性质和分析原因。假设测试用于推断对较大群体的样本数据执行的假设结果。 打破“假设测试” 在假设检验中,分析师测试统计样本,目的是接受或拒绝零假设。测试告诉分析师他的主要假设是否是真实的。如果不是这样,分析人员将制定一个新的假设来进行测试,重复该过程,直到数据揭示真实的假设。 测试统计假设 统计分析师通过测量和检查正在分析的人群的随机样本来测试假设。所有分析人员使用随机群体样本来测试两个不同的假设:零假设和替代假设。零假设是分析师认为是真实的假设。分析师认为替代假设是不真实的,使其有效地与零假设相反。这使得它们是相互排斥的,只有一个可以是真的。然而,两个假设之一将永远是真实的。 例如,如果一个人想要测试一分钱具有50%的降落机会,那么零假设将是肯定的,零假设将不是,否则。在数学上,零假设将表示为Ho:P = 0.5。替代假设将被表示为“Ha”,并且与零假设相同,除了等号触发,这意味着它不等于50%。 随机抽取100枚硬币翻转,取自随机的硬币脚蹼,然后对零假设进行测试。如果发现100个硬币翻转分配为40头和60尾,分析师将假设一分钱没有50%的降落机会,并拒绝零假设并接受替代假设。之后,一个新的假设将被测试,这一次,一分钱有40%的降落机会。 假设检验的四个步骤 所有假设都使用四步法进行测试。第一步是让分析人员说出两个假设,以便只有一个是正确的。下一步是制定分析计划,概述如何评估数据。第三步是执行计划并物理分析样本数据。第四个也是最后一步是分析结果并接受或拒绝null。 假设检验是使用统计学来确定给定假设是真实的概率。假设检验的通常过程包括四个步骤。 1.制定零假设(通常,观察结果是纯粹机会的结果)和替代假设(通常,观察结果与机率变化的分量结合起来是真实的效果)。 2.确定可用于评估零假设真相的检验统计量。 3.计算P值,这是假设零假设为真时,测试统计量至少与所观察到的统计量一样重要的概率。价值越小,对零假设的证据就越强烈。 4.将值与可接受的重要性值(有时称为α值)进行比较。如果观察到的效应具有统计学意义,则排除零假设,替代假设是有效的。 陈述假设。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。这些假设是以相互排斥的方式来表示的。也就是说,如果是真的,另一个必须是假的;反之亦然。 制定分析计划分析计划描述了如何使用样本数据接受或拒绝零假设。它应该指定以下元素。 重要程度通常,研究人员选择显着性水平等于0.01,0.05或0.10;但是可以使用0和1之间的任何值。 测试方法。通常,测试方法涉及测试统计量和抽样分布。从样本数据计算,检验统计量可能是平均得分,比例,平均值,比例差异,z分数,t统计量,卡方等。考虑到检验统计量及其抽样分布,研究者可以评估与测试统计量相关的概率。如果检验统计量概率小于显着性水平,则零假设被拒绝。 分析样本数据。使用样本数据,执行分析计划中要求的计算。 检验统计当零假设涉及平均值或比例时,使用以下方程式来计算检验统计量。 检验统计量=(统计 – 参数)/(统计学标准偏差) 检验统计量=(统计 – 参数)/(统计标准误差) 其中Parameter是零假设中出现的值,Statistic是Parameter的点估计。作为分析的一部分,您可能需要计算统计的标准偏差或标准误差。以前,我们提出了标准偏差和标准误差的常用公式。 关键区域可以根据适用于当前情况的检验统计量来确定。在找到测试统计量的值后,可以将其与临界值/临界区域进行比较,并确定检验统计量的值是否位于关键区域。如果检验统计量的价值在于关键区域,那么零假设将被拒绝,否则的话。 假设测试作业帮助 在家庭作业中,我们提供假设检验所需的各种帮助(null和替代假设),我们遵循一个正式的过程来确定是否接受或拒绝统计假设,我们以假设检验的形式提供帮助,其中学生需要只需上传作业进行评估,然后为作业问题逐步解决问题。

随机过程

随机过程家庭作业帮助 在概率理论中,随机过程或有时是随机过程(广泛使用)是随机变量的集合;这通常用于表示随着时间的推移,某些随机值或系统的演变。这是确定性过程(或确定性系统)的概率对应物。 一般来说,随机(从希腊stochastikos发音为stok-KAS-tik,或者“熟练的瞄准”,因为stochos是一个目标)描述了一种基于概率的任何方法。 2)在数学中,随机方法是从相应的联合分布随机变量序列获得值的方法。随机过程的典型例子是在规定的时间内猜测队列的长度,给出随着时间的推移,进入和离开队列的人或物体随机分布,并且基于随机分布的随机分布来猜测储层中的水量降雨量和用水量。 随机过程是在公共概率空间上定义的随机变量X = {Xt:t∈T} X = {Xt:t∈T}的集合,取公共集合SS(状态空间)中的值,并由一组TT,通常是NN或[0,∞] [0,∞],并被认为是时间(分别是离散的或连续的)。在第一部分中,我们讨论了存在和构建的问题,以及随机过程的各种等价的问题。在第二部分中,我们讨论过滤,它们也是由TT索引的σσ代数集合,代表了随着过程的发展,我们的知识状态。在某种意义上,我们还讨论了停止时间,这些时间是TT的随机元素,不涉及必须考察未来。随后的部分将探讨一些大类的随机过程。在这部分,本章是研究其他特殊随机过程的基础,特别是马尔可夫链和布朗运动。 一个过程(即某个系统的状态随着时间的变化),其过程取决于机会,并且给出了某些课程的概率。一个典型的例子就是布朗运动。其他实际重要的例子是:在所谓的热噪声存在的情况下,电路中的电流波动,在存在无线电信号的随机弱化(衰落)的情况下接收的无线电信号的电平的随机变化(衰落)通过气象或其他干扰,以及液体或气体的湍流。对于这些可以添加许多伴随随机波动的工业过程,以及在地球物理学中遇到的某些过程(例如,地球磁场的变化,无序的海浪和微震,即高频不规则振荡的水平地球表面),生物物理学(例如,在脑电图上登记的脑的生物电位的变化)和经济学。 概率理论与交流在一个世纪以来相辅相成。后一领域(从电话网络到无线通信和互联网)的研究挑战刺激了随机过程数学理论的发展,特别是在马尔科夫过程,点过程,随机网络,随机几何,随机微积分,信息理论和遍历理论 – 仅举几例。相反,如果没有随机发展,大量的通信应用是不可能的。 该计划的目的是阐述数学科学的最新发展,位于随机和通信学科之间的边界。该计划和相关研讨会将围绕以下四个基本主题及其相互作用开发: 随机网络:网络的随机建模和分析(如现代通信网络),特别是限制定理和渐近分析 – 宏观近似,控制,优化和其他数学技术。 空间网络:基于随机几何,随机图,渗透和随机矩阵理论的方法;空间建模与无线网络中的应用。 网络统计:高级仿真理论与技术(可扩展性,罕见事件,远程依赖,重尾),反问题,探测和测量。 信息理论与网络:现代网络中的信息传输问题,考虑到反馈的存在,交通突发,空间和移动性;滤波和信号处理。 了解随机过程对于良好的风险分析建模来说确实是非常关键的,所以我们鼓励您在本节中加以努力。在学校的物理课程中,我们将了解不同类型的运动(简单谐波,滚动,滑动,抛物线飞行等)。附加到每种类型的运动,我们学习一些完全描述我们想知道的方程式。然后我们进入世界,看到这些类型的运动的任何数量的例子。学习识别现实世界中的运动类型,并了解相关方程式,您可以从行星运动,原子周围的电子,导弹和火箭轨迹描述大量问题,将雪球滚下山丘。这些随机过程也同样如此:理解他们的特征,从而了解现实世界中的特征,学习如何使用方程式,您将能够轻松解决大量的问题。 随机过程之间的关系 上图显示了这些随机过程如何相关。例如,二项式过程有三个参数:n – 待运行的测试次数,s – 可能导致的成功次数,p – 试验成功的可能性。如果我们知道任何两个,我们可以估计第三个,如箭头所示,将这三个组件结合在一起。因此,例如,Beta,二项式和负二项式分布描述了相同过程的不同方面,因此是密切相关的。 更有趣的是,泊松过程可以非常相似,由于泊松数学是从二项式过程得到的,其中n大而p小,所以泊松与二项分布之间存在很强的关系。因此,例如,对于s的二项式(n,p)分布将逐渐看起来更像是泊松(n * p),因为n越大,p越小。超几何过程也是相似的。 中心极限定理适用于许多这些分布,并解释了为什么它们看起来非常类似于某些参数值的正态分布。 可以很好地了解这四个过程来解决很多风险分析问题。我们看看每个过程背后的理论和假设,以及在其建模中使用的分布。这种方法为我们提供了一个很好的机会来熟悉一些重要的分布,并且看到它们之间的关系,甚至在不同随机过程的分布之间。 我们的随机过程和随机建模作业/帮助部分旨在指导您完成所有的作业,期限论文和项目论文问题。我们的随机过程作业导师团队可以指导您24×7解决几个这样的统计问题和随机过程和随机建模。随机过程家庭作业帮助和帮助,我们的随机过程和建模辅导和专家可以帮助您提供期限论文,论文和考试准备。我们还为您提供所有学术课程的项目论文帮助,包括本科统计帮助,研究生统计帮助,大学统计帮助和大学统计帮助。通过笔记和文献评论的注释用法,我们的在线统计教师为您提供优质的解决方案。

社会科学统计

社会科学统计家庭作业帮助 学习统计可能是一个艰巨的经验。掌握了大量统计概念,许多统计概念都以大量的数学符号表示。本课程的目标是通过概念性森林开发一条明确的道路,并以狭义的方式解释每个概念,并将其作为大型统计推理企业的一部分。数学技能不被视为理所当然;相反,我们将审查必要的数学工具,以便您不会陷入这一方面。 本课程使学生们了解统计推理的逻辑及其在量化社会科学中的应用。这意味着对描述性统计,概率理论和统计学参考的主题进行彻底但可访问的介绍。 统计学是现代科学的通用语言,包括社会科学。它在日常生活中也越来越重要,因为各种数据现在无处不在。因此,统计素养在学术上和日常生活中都是非常有价值的。本课程为统计推理及其在量化社会科学中的应用奠定了坚实的基础。 统计领域有时分为描述性和推论性统计,概率论在两者之间形成桥梁。在本课程中,我们以描述性方式开始,通过考虑从数据中学到的不同方法。然后,我们深入研究概率论的主题,结束对统计推理的讨论。这方面的重点是在样本数据的帮助下学习如何得出关于人群的结论。 社会科学统计资料是研究社会科学统计资料的高等本科生和研究生的优秀文字。它也可以用于涵盖定量应用的研究方法课程。包含数据集,Powerpoint幻灯片,练习和答案的讲师的CD-ROM将免费向采用本文的教授提供。 统计学是现代科学的通用语言,包括社会科学。它在日常生活中也越来越重要,因为各种数据现在无处不在。因此,统计素养在学术上和日常生活中都是非常有价值的。本课程为统计推理及其在量化社会科学中的应用奠定了坚实的基础。 学习统计可能是一个艰巨的经验。掌握了大量统计概念,许多统计概念都以大量的数学符号表示。本课程的目标是通过概念性森林开发一条明确的道路,并以狭义的方式解释每个概念,并将其作为大型统计推理企业的一部分。数学技能不被视为理所当然;相反,我们将审查必要的数学工具,以便您不会陷入这一方面。 统计领域有时分为描述性和推论性统计,概率论在两者之间形成桥梁。在本课程中,我们以描述性方式开始,通过考虑从数据中学到的不同方法。然后,我们深入研究概率论的主题,结束对统计推理的讨论。这方面的重点是在样本数据的帮助下学习如何得出关于人群的结论。 在本课程结束之前,您应该对描述统计,统计推理和概率理论有一个很好的感觉。您还应该了解这些元素在更广泛的统计推理企业中的相互作用。而且,您应该更加了解统计数据并将其用于您自己的工作。 统计学是数据收集,分析,解释或解释和呈现的数学科学。它还提供了基于数据的预测和预测工具。适用于各种学科,从自然与社会科学到人文,政府和商业。 “作为统计数学基础,概率理论对涉及大量数据的定量分析的许多人类活动至关重要。概率论的方法也适用于仅给出其国家部分知识的复杂系统的描述,如统计力学。二十世纪物理学的巨大发现是量子力学中描述的原子尺度物理现象的概率性质。参考:维基百科

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