数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
2024年6月9日 - 腾讯新闻
卡方分布则主要用于分类数据的统计测试,如拟合优度测试和独立性测试。这使得卡方分布在社会科学研究中尤为重要,用于分析不同人群间的行为或特征的差异。例如,卡方分布可以用来检验吸烟与肺癌之间的关联性,或者分析不同广告对不同性别观众的影响是否存在显著差异。
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【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观...
2020年3月4日 - 新浪
而对于分化度较高的行业,三类算法的结果有所区别,其中,多空累计收益视角下分化度排名靠前的主要是计算机、通信、电子、传媒等成长型行业;回归拟合优度和平均相关系数视角下分化度排名靠前的行业主要是食品饮料、轻工制造、家电等消费型行业。各行业内个股收益的分化可以从主题基金的分布中得到印证。我们按照Wind开放式...
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计量经济学模型的设立,需要注意的5个方面
2017年10月31日 - 网易
但是,这些错误在很大程度上可以被拟合优度检验和显著性检验发现。在作出回归之后,如果反映拟合优度的可决系数或者修正可决系数很低,则表明因变量的总变差(TSS)中,能够被模型解释的部分(ESS)仅占很小的比重,模型的拟合优度较差。这时,原来的模型就需要进行修正,解释变量也可能需要重新选择。如果在F检验不能通过,则...
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心理统计学8问Chat GPT,够我“喝一壶”了!|方差|均值|心理学|主...
2023年4月17日 - 网易
小思分析:可以说ChatGPT将统计学学的非常通透了,区别在于使用场合不同,t为两组数据(两个均值)的差异检验,而F检验则是多组数据(2个以上均值)的差异检验;联系则表示为F检验是t检验的扩展。其实这里ChatGPT还少说了一点,那就是t检验虽然可以两两比较,但对于多个均值会增大I型错误的概率,且不能处理交互作用。
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