
2.假设检验的两类错误
注意事项:拒绝或无法拒绝假设,并不等于100%的正确;两类错误的概率相加并不一定等于1;样本量不变的情况下, ߙ与ߚ不能同时增大或减小(如下图)。
3.假设检验的基本思想及遵循这样的思想、步骤等过程对业务与数据分析流程的指导作用
假设检验的基本思想为验证性数据分析,强调先验理论在数据分析中的核心地位。从提出假设理论出发,到验证假设的 过程提示,数据分析理论的先导作用,所以业务流与假设检验的步骤可以大体概括如下:
(1)建立原假设成立,确定业务需求,明确目的;
(2)确定小概率事件的界值,概率界值在不同行业中通用;
(3)获取样本,收集或调查数据;
(4)选择检验的方法。选择具体的统计方法; (5)确定 P 值,根据原需求和数据得出结论,需求目的是否得到支持。 所以可以看出,业务流程的数据分析与假设检验的流程是一致的。
一个总体,总体均值的假设检验,总体正态,总体方差已知,可以用样本均值的标准误差,按正态分布计算临界比率。
一个总体,总体均值的假设检验,总体为非正态分布,总体方差未知,大样本。原则上用非参数检验;n的样本量较大 (n大于等于30 或50),服从近似正态分布(总体已知)。
t 统计量的函数形式
一个总体,总体均值的假设检验,总体正态,总体方差未知,小样本(通常是指小于30)。
利用 P 值进行检验
P值是一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率,可以表示对原假设的支持程度,是 用于确定是否应该拒绝原假设的一种方法,当 P 值小于显著性水平的时候,就需要拒绝原假设,否则就无法拒绝原假设。
左侧检验的 P 值为检验统计量 X 小于样本统计值 C 的概率,即:P = P{ X < C}
1.单侧检验
(以右侧检验为例)P 值为样本统计值 X(将样本值代入检验统计量中的计算结果)右侧的面积(概率)。
2.双侧检验
P值为样本统计值的绝对值右侧的面积的两倍。
两个独立样本t检验(小样本)
用于检验两样本是否来自相同均值的总体。
1.如果没有理论、业务向导或也没有假设条件的情况下( )。
A. 这样有违数据分析的逻辑,不能分析
B. 可以进行探索性数据分析,了解数据情况
C. 需要选择比较准确的模型才可以做数据分析
D. 以上都不对
答案:B 解析:数据分析分为验证性数据分析和探索性数据分析,验证性数据分析是传统数据分析的主要 分析方法论,但探索性数据分析在先验假设不明确的情况下使用。
2.t检验统计量的适用条件判断( )。
A. 样本为小样本,并且总体方差已知
B. 样本为大样本,并且总体方差已知
C. 样本为小样本,并且总体方差未知
D. 样本为大样本,并且总体方差未知
答案:C 解析:C项符合,需要记住 t 检验的适用条件。
3.下列适合用 t 检验的有( )。
A. 比较某种化肥改良后,能否有助于提高某种农作物的产量
B. 判断商品质量(如添加剂)是否达标
C. 判断不同学历(如本科、硕士、博士)的收入差别
D. 检验不同性别的同学在英语成绩上是否有显著差异
答案:ABD 解析:t 检验的应用题,A项可以使用配对样本t检验,B项可以使用单样本t检验,D 项可以使用独立样本t检验,C项需要使用方差分析。本题是需要将t检验条件转化成 实际问题加以解决。
4.如果原假设 H0 为真,所得到的样本结果会像实际预测结果那么极端或更极端的概率称为( )。 A. 临界值
B. 统计量
C. P 值
D. 事先给定的显著性水平
答案:C 解析: P 值的概念理解。
5.某产品的次品率为0.17,现对此产品进行新工艺试验,从中抽取400件检验,发现有次品56件,能否认为此项新工 艺提高了产品的质量(α=0.05)。对于这个问题,正确的原假设是( )。 【注:P为次品率】
A.P≥0.17
B. P<0.17
C. P>0.17
D. P=0.17
答案:A 解析:参照假设检验的基本原理,一般认为如果提高了产品质量,那么我们要拒绝原假设,所以原 假设因为采用新工艺后次品率大于0.17的假设。
点击CDA题库链接,获取免费版CDA题库入口,祝考试顺利,快速拿证!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22