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样本与总体关联
放射性数据的统计描述
答:
在地质研究中,由个体观测值组成
样本
,用样本统计推断抽样
总体
,进而用专业知识解释、推断(地质推断)目标总体,这是数据处理的最基本的工作步骤。事实上,用样本得出的关于总体的结论是关于抽样总体的统计推断。对目标总体来说,这种推断只能起一种“启发性”或“指示性”的作用,这种作用的大小与二者的相
关联
程度有关,如果...
小
样本
量的配对样本是指
答:
是两个样本的单位两两匹配成对,实际上只能算作一个样本,也称
关联样本
。从
总体
中随机抽取一部分观察单位,某变量的实测值构成样本,如总体是某地某年全部正常成年人(的血压值),从中随机抽取部分正常成年人,分别测得其血压值,组成样本。抽取样本的方法可以是随机的也可以是非随机的,样本有时可能代表...
抽样调查中
样本
的估计值会随着抽选样本的不同而变化
答:
估计量本身是统计量,其取值随着
样本
观察值的改变而改变。因此,我们不能根据某次抽样的结果来衡量估计量的好坏。一个自然评价标准是要求估计量无系统偏差,即要求在大量重复抽样时,所有估计值的平均应与待估参数的真值相同,这就是无偏性准则。在统计学中,用样本数据估计
总体
参数是一种常用的方法。这个...
样本
相关系数的估计及其分布
答:
揭秘
样本
相关系数的精密计算与分布特性 首先,我们要深入理解相关系数的估计原理。想象一下,若随机变量对 ρ 有着紧密的
关联
,其样本相关系数 rs 就为我们揭示了这种关联的强度和方向。当 rs 接近于 1,代表正相关;接近 -1 则表示负相关;而接近 0 则表示两者之间几乎无关联。对于序列的独立性,...
当调查
总体
中各单位之间差异较小
答:
抽样调查按抽样的组织形式划分,有以下几种主要方法:(1)简单随机抽样(也叫纯随机抽样,SPS抽样)。也就是从
总体
中不加任何分组、划类、排队等,完全随机地抽取调查单位。特点是:每个
样本
单位被抽中的概率相等,样本的每个单位完全独立,彼此之间无一定的
关联
性和排斥性。简单随机抽样是其他各种抽样...
统计学意义上的p值代表什么
答:
p值是将观察结果认为有效即具有
总体
代表性的犯错概率。如p=0.05提示
样本
中变量
关联
有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或...
统计基础知识与统计分析基本方法
答:
相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的
关联
性。二、假设检验 假设检验是用来判断样本与样本,
样本与总体
的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。正态分布检验 正态分布检验包括三类:JB检验、KS检验、Lilliefors检验,用于...
什么是抽样抽样的基本术语及其含义是什么
答:
从欲研究的全部
样品
中抽取一部分样品单位。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性,是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。抽样类型 (1)简单随机抽样 一般的,设一个
总
...
子样方差
和样本
方差有什么区别?
答:
以降低计算负担。总结 总的来说,子样方差、
样本
方差
和总体
方差是统计学中三个不同但相互
关联
的概念。样本方差的调整是为了解决小样本估计问题,而子样方差则扩展了这一概念,适用于处理大规模数据的计算效率优化。理解这些区别,将有助于我们更准确地分析和解释数据的波动性。
统计学中F值的意义
答:
F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性是出现目前
样本
这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就越不能认为样本中变量的
关联
是
总体
中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率,如p=0.05提示样本中变量关联...
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