介绍线性关系的两个变量,可以通过回归分析(最小二乘法)得到带有回归参数的回归方程,通过回归方程,当已知自变量的值时,预测相应的因变量的值。
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。简单的说,就是通过误差平方和的最小化,寻找数据的最佳函数匹配。
回归分析要求研究者根据因果关系(或假设存在因果关系)将两个变量,一个定义为自变量(X),由试验者设定,一个定义为因变量(Y),是随机变量。
所谓相关关系,是指变量的数值之间存在着非严格的依存关系。
秩次检验对总体分布无更多假定,由于没有充分利用样本信息,且功效较低,因而只有当参数方法不适用时才采用秩次检验。
一致性,就是指多个总体在某一变量的各个类别上是否具有相同的分布特征。例如,不同年龄组的人对贷款消费的人事是否一致;东部地区西部地区的民众对近年来经济发展成就的看法是否相同;性别不同的人在选择观看电视节…
独立性,就是两个变量之间互不相关。一个变量的取值不影响另一个变量的取值,这类问题的研究在实践中很有用途。
所谓列联表就是一个行列交叉的表格。将研究的两个变量,一个变量按类分行排列,另一个变量按类分列排列,行列交叉处是同属于两个变量不同类的数据。
在非参数方法:卡方检验的运用中已经介绍卡方检验的原理:通过卡方统计量来对比样本频率分布与某已知分布的频率分布,检验两者差异情况,决定是否接受样本分布等于已知分布。卡方分布能够用于各种分布的检验。
χ2检验除了可以对假设的频数进行检验外,还可以对各种假设的分布进行检验。
在二项分布试验中,每次试验的可能结果只有两个:成功或失败。
非参数方法不是关于总体参数的估计和假设,而是通过样本信息来检验未知总体是否为某一种分布(正态分布,均匀分布或任意分布)。
进行无交互作用的方差分析,一般是在完成有交互作用方差分析之后,当检验结果证明交互作用不显著时,就可以不考虑这个影响,重新进行无交互作用的方差分析。
如果多个总体由两个因素影响,需要用到两因素方差分析,就是在方差分析中需要考虑两个因素对因变量结果的影响
对多个总体均值进行检验,需要用到方差分析方法

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