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φ、C、V 的比较：

问：φ、C、V 的比较φ的计算公式： C的计算公式： V的计算公式：总结：1.同一个列联表，φ、C、V的结果会不同2.不同的列联表，φ、C、V的结果也不同3.在对不同列联表变量之间的相关程度进行比较时，不同列联表中的行与行、列与列的个数要相同，并且采用同一种系数

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V相关系数的计算过程：

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列联相关系数的计算

问：列联相关系数的计算1. 用于测度大于2×2列联表中数据的相关程度2. 计算公式为 C的取值范围是0≤C≤1C=0表明列联表中的两个变量独立C的数值大小取决于列联表的行数和列数，并随行数和列数的增大而增大根据不同行和列的列联表计算的列联系数不便于比较。

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φ相关系数原理分析过程：

问：φ相关系数原理分析过程：列联表中每个单元格的期望频数分别为将各期望频数代入χ2的计算公式得：将χ2入φ相关系数的计算公式得： ad 等于 bc ，φ= 0，表明变量X 与 Y 之间独立若 b=0 ，c=0，或a=0 ，d=0，意味着各观察频数全部落在对角线上，此时|φ| =1,表明变量X 与 Y之间完全相关列联表

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φ相关系数的定义及公式

问：φ相关系数的定义及公式：1.测度2×2列联表中数据相关程度2.对于2×2列联表，φ系数的值在0～1之间3. φ相关系数计算公式为 n为实际频数的总个数，即样本容量

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列联表中的相关测量有哪些？

问：列联表中的相关测量有哪些？答：如果变量之间存在关系，他们的相关程度有多大？对两个变量之间的相关程度的测定，主要用相关系数表示。1.品质相关 •对品质数据(分类和顺序数据)之间相关程度的测度2.列联表变量的相关属于品质相关3.列联表相关测量的统计量主要有 •φ 相关系数 • 列联相关系数（C相关系数） • V相关系数

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列联表是什么？

问：列联表是什么？答：1.由两个以上的变量交叉分类的频数分布表2.行变量的类别用r表示，ri 表示第i个类别3.列变量的类别用c表示，cj 表示第j个类别4.每种组合的观察频数用fij表示5.表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合，所以称为列联表6.一个r行c列的列联表称为r×c列联表列联表的结构(r×c列联表的一般表示)

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怎么解释拟合优度检验？

问：怎么解释拟合优度检验？答：拟合优度检验：是用χ2统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数，与观察频数是否有显著差异，从而达到对分类变量进行分析的目的。

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问：χ2统计量的概念以及公式

问：χ2统计量的概念以及公式答：1.用于检验分类变量拟合优度2.计算公式为实际就是度量实际值到期望值的距离的和χ2统计量有如下特征：第一、χ2>=0，因为它是对平方结果的汇总；第二、χ2统计量的分布与自由度有关；第三、χ2统计量描述了观察值与期望值的接近程度。两者越接近，即f0-fe的绝对值越小，计算出χ2的值就越小反之，f0-fe的绝对值越大，计算出χ2

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什么是分类数据？

问：什么是分类数据？答：1. 分类变量的结果表现为类别 • 例如：性别 (男, 女)2. 各类别用符号或数字代码来测度3. 使用分类或顺序尺度• 你吸烟吗? • 1.是；2.否• 你赞成还是反对这一改革方案? • 1.赞成；2.反对4. 对分类数据的描述和分析通常使用列联表5. 可使用χ2检验

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詹惠儿

线性回归的各参数代表什么

线性回归是一种非常常见的统计方法，它允许我们从给定的连续数据集中学习函数或关系。例如，我们给出了一些数据点x和相应的数据点，y我们需要学习它们之间的关系，称为假设。在线性回归的情况下，假设是一条直线，即，aw是一个名为Weights的向量，b是一个名为Bias的标量。权重和偏差称为模型的参数。我们需要做的就是从给定的数据集中估计w和b的值，以便得到的假设产生最小的成本J，该成本由以下成

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为什么需要进行两个总体参数的检验？

问：为什么需要进行两个总体参数的检验？答：在许多情况下，人们需要比较两个总体的参数，看它们是否有显著的区别。例如，在相同年龄组中，高学历和低学历的职工收入是否有明显的差异；同一种教学方法，在不同的年级或不同内容的课程中是否会有不同的效果，等等。对此，可以利用两个总体参数的检验寻找答案。两个总体参数检验的主要内容有：两个总体均值之差的检验，两个总体比例之差的检验，两个总体方差比的检验。

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什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？

问：什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是指当原假设正确时却被拒绝的概率和风险，统计限制等价拒绝原假设，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著性水平上。

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假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？

答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，他们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的；而在假设检验中，则是先对参数的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。

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总体均值之差的检验中，可能出现的情况有哪些？

问：总体均值之差的检验中，可能出现的情况有哪些？答：(1)总体方已知或未知。在总体方差已知的条件下，由抽样分布理论可知，样本统计量服从z分布；而在总体方差未知的条件下，样本统计最服从t分布。故当总体方差已知时，可以使用z检验；当总体方差未知时，可以使用t检验。(2)n(n1, n2)较大或n较小。当样本量n1,n2都较大时，如果总体方差未知，可以用样本方差代替，这时，样本统计量近似服从

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为什么需要进行总体方差的检验？

为什么需要进行总体方差的检验？答：在假设检验中，有时不仅需要检验正态总体的均值、比例，而且需要检验正态总体的方差。例如，在产品质量检验中，质量标准是通过不同类型的指标反映的，有些属千均值类型，如尺寸、重量、抗拉强度等；有些属千比例类型，如产品合格率、废品率等，有些属千方差类型，如尺寸的方差、重量的方差、抗拉强度的方差等。在这里，方差反映着产品的稳定性。方差大，说明产品的性能不稳定，波动大

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用Excel中计算t统计量检验P值的操作步骤：

用Excel中计算t统计量检验P值的操作步骤：答：第1步：进入Excel表格界面，选择【插入】下拉菜单。第2步：选择【函数】。第3步：在函数分类中点击“统计“，至此为止，与z统计量检验中的算步骤完全相同。随后，在函数名的菜单中选择字符"TDIST", 然后确定。第4步：在弹出的X栏中输入计算出的t值。在自由度(Deg_£reedom)栏中，输入相应的自由度数值。在Tails栏中，

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用Excel中的统计函数功能计算P值的操作步骤：

问：用Excel中的统计函数功能计算P值的操作步骤：答：第1步：进入Excel表格界面，选择【插入】下拉菜单。第2步：选择【函数】，或者直接点击功能栏中的【fx】第3步：在函数分类中点击 “ 统计 “，随后，在函数名的菜单下选择字符"NORMSDIST",然后确定。第4步：输入z的绝对值，对cumulative逻辑值输入1，得到一个结果。第5步：双侧检验，计算p=2（1-δ），单侧

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样本量大，怎么确定统计量？

答：样本最大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计最渐近服从正态分布。所以在大样本情况下，我们都可以把样本统计最视为正态分布，这时可以使用z统计最(z分布）。z统计最的计算公式, 即在总体标准差已知时实践中当总体标准差未知时，可以用样本标准差s代替，上式可以写为： 4问、

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样本量小检验统计量的确定标准？

答：在小样本情况下，如果总体标准差已知，样本统计最将服从正态分布，这时可以采用z统计量。如果总体标准差未知，进行检验所依赖的信息有所减少，这时只能使用样本标准差，样本统计量服从 t分布，应该采用 t统计量。与正态分布相比，t分布更为扁平，在相同概率条件下，t分布的临界点向两边更为扩展，临界点与中心距离更远，这意味着推断的精度下降，这是总体标准差未知所需要付出的代价。

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