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当比较两个事物的差异时，是用大的数除以小的，还是小的除以大的

问题：当比较两个事物的差异时，是用大的数除以小的，还是小的除以大的解答：用大的除以小的，这样可以将差异放大

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如何做出左侧，右侧和双侧检验的决策

问题：如何做出左侧，右侧和双侧检验的决策解答：

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什么是双侧检验

问题：什么是双侧检验解答：原假设是相等的，拒绝域在两边，就是双侧检验

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统计：两个数据进行比较时，什么时候用减法，什么时候用除法

问题：两个数据进行比较时，什么时候用减法，什么时候用除法解答：减法: A-B,结果与0比较，但是容易受量纲的影响除法: A/B,结果与1比较，除法消除了量纲的影响，方便做比较

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统计学：总体非正态且小样本怎么处理？

问题：总体非正态且小样本怎么处理？解答：信息过度匮乏，无法考虑，所以我们不处理这样的数据

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liting李

逻辑回归是线性模型吗？逻辑回归和线性回归的区别？

逻辑回归是一种广义线性模型，它引入了Sigmod函数，是非线性模型，但本质上还是一个线性回归模型，因为除去Sigmod函数映射关系，其他的算法原理，步骤都是线性回归的。逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归，在本质上没多大区别，区别在于逻辑回归多了个Sigmod函数，使样本映射到[0,1]之间的数值，从而来处理分类问题。另外逻辑回归是假设变量服从伯努利分布，线性回归假设变量服从高斯分布。逻辑回归

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liting李

多元回归 p-value 如何判断影响程度

请问利用多元回归计算出P Value＜0.05之后，如何判断该因素X对Y的影响程度？例如如何判断是X越大Y越大，还是X越小Y越大？答：p-value只是用来衡量x对y有没有显著影响。小于5%的显著性水zhi平，表明是有显著影响的。判断具体的影响程度的话，主要是看多元回归的系数。系数的绝对值越大，那么影响程度越大；系数为正值，则x越大y越大，反之越小。

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统计学：t分布和正态分布是什么关系

问题：t分布和正态分布是什么关系解答：t分布实际上是z分布（标准正态分布）小时后的样子,（矮一点，胖一点）,自由度n就是它的年龄，随着年龄的增大，它逐渐变高，变瘦，变成了z分布

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统计学：开后组的组中值如何计算

开口组组中值的计算公式：=下限+(邻组组距/2) or =上限-(邻组组距/2)举个例子：

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liting李

EXCEL方差分析中的P-value是什么意思

P-value，是显著性的值，假设检验是推断统计中的一项重要内容，是用于判断原始假设是否正确的重要证据。如p=0.01，p=0.05。

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liting李

如果不是正态分布怎么办？

数据右偏的话可以对所有数据取对数、取平方根等，它的原理是因为这样的变换的导数是逐渐减小的，也就是说它的增速逐渐减缓，所以就可以把大的数据向左移，使数据接近正态分布。如果左偏的话可以取相反数转化为右偏的情况。

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liting李

什么叫方差齐性检验

方差是离散量，反映了数bai据的离散程度，如果两du个方差的离散程度相差太大，说明zhi两组数据dao的离散程度不一致，称为不齐性；比如两个容量都是30的样本，一个是小孩的样本，一个是大人的样本，进行一个智力测验，结束后考察大人和小孩对于这个测验的结果是否有明显差异。小孩有各种水平的，大人也有各种水平的。而如果抽取的大人都是弱智的，小孩都是天才的，那么原来本来可以得出大人和小孩显著差异的结论，却因

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统计学：如何利用excel查看标准正太分布的临界值

问题：如何利用excel查看标准正太分布的临界值解答：在excel中我们可以使用NORM.INV这个函数，这个函数是一次只可以计算一侧的临界值，这个函数里面有三个参数，一个是概率值，一个是均值，一个是标准差，对于标准正太分布来说，均值是0，标准差是1，置信水平是95%的情况下，左侧的面积是0.025，所以在置信水平95%的情况下，标准正态分布的临界值是1.96倍的标准差

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liting李

方差齐性检验的意义是什么？

方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度zhi。方差齐性检验原理：除了对两个研究总体的总体平均数的差异进行显著性检验以外，我们还需要对两个独立样本所属总体的总体方差的差异进行显著性检验，统计学上称为方差齐性（相等）检验。对两个研究总体进行总体方差齐性的显著性检验，同两个总体平均数差异的显著性检验的步骤一样。首先提出两个总体方差没有差异的零假设，即，和备择假设。然后从两个研究总体中各抽取容量

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liting李

为什么要进行方差齐性检验，如何检验？

因为方差齐性检验是bai方差分析的重要du前提，是方差可加性原则zhi应用的一个条dao件。方差齐性检验的时候，首先需要知道方差齐性检验的本质：样本以及总体的方差的分布是常数，和自变量或者因变量没有关系。然后绘制散点图，在方差齐性检验中，因变量被设置为横轴，纵轴是学生化残差。原因就是，要弄清究竟因变量和残差之间有没有关系。如果残差随机分布在一条穿过零点的水平直线的两侧，就说明残差独立，也就是证明因

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统计学：各个相关系数有什么区别

问题：各个相关系数有什么区别？解答：皮尔逊相关系数: -般用来计算两个连续型变量的相关系数。肯德尔相关系数:一个连续-个分类(最好是定序变量)斯皮尔曼相关系数: 2个变量无论连续还是分类都可以,但斯皮尔曼是非参数的,会损失信息,尽量不用

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CDA持证人阿涛哥

伽马分布，指数分布，泊松分布的关系

1，指数分布解决的问题是“要等到1次随机事件发生，需要经历多久时间”2，伽玛分布解决的问题是“要等到n次随机事件都发生，需要经历多久时间”，所以，伽玛分布可以看作是n个指数分布的独立随机变量的加总。3，泊松分布解决的是“在特定时间里某个事件发生n次的概率”。

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CDA持证人阿涛哥

什么是泊松分布？

问题: 什么是泊松分布？作答:符合以下3个特点就是泊松分布：1）事件是独立事件2）在任意相同的时间范围内，事件发生的概率相同（例如1天内中奖概率，与第2天内中间概率相同）3）你想知道某个时间范围内，发生某件事情x次的概率是多大（例如你搞了个促销抽奖活动，想知道一天内10人中奖的概率）

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liting李

显著性检验的一般步骤或格式

显著性检验的一般步骤或格式，如下：1、提出假设H0：______H1：______同时，与备择假设相应，指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。2、构造检验统计量，收集样本数据，计算检验统计量的样本观察值。3、根据所提出的显著水平，确定临界值和拒绝域。4、作出检验决策。把检验统计量的样本观察值和临界值比较，或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较；最后按检验规则作出检验决策。当样本值落入拒

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liting李

如何区分单侧检验和双侧检验

单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率拒绝了该假设有关。

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