问：为什么要对相关系数进行显著性检验？ 答：在对实际现象进行分析时，往往是利用样本数据计算相关系数作为总体相关系数的估计值，但由于样本相关系数具有一定的随机性，它能否说明总体的相关程度往往同样本容量有一定关系。因此需要对相关系数进行显著性检验，若在统计上是显著的，说明它可以作为总体相关程度的代表值，否则不能作为总体相关程度的代表值。
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2019-02-19
问、相关系数的性质有哪些？ 性质：−1 ≤ r ≤ 1；对称性： r的大小与x和y的原点及尺度无关； r仅仅是x与y之间线性关系的一个度量，不能用于描述非线性关系； r虽然是两个变量之间线性关系的一个度量，不意味着x和y一定有因果关系。
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2019-02-19
问、相关关系主要解决哪些问题？ 答： 含义：变量之间存在的不确定的数量关系为相关关系。 特点：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，当变量取某个值时，变量的取值可能有几个；变量之间的相关关系不能用函数关系进行描述，但也不是无任何规律可循。通常对大量数据的观察与研究，可以发现变量之间存在一定的客观规律。 相关分析主要解决的问题：变量间是否存在关系；如果存在，是什么样的关系；变量之间的关系强度
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2019-02-19
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。 1）按变量的多少划分： ①单相关 ②复相关
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2019-02-19
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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2019-02-18
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2019-02-18
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≤1 C=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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-18
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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2019-02-16
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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2019-02-16
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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2019-02-16
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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2019-02-16
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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2019-02-16
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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2019-02-16
