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选择模型主要考虑样本某一方面得分可能受非随机选择过程影响的情况。采用两阶段回归分析来无偏估计参数和标准误。女性薪资就是一个可以用此方法分析的数据示例：一些数据方面可以用标准回归方法建模，但大量的零薪资（反映一些女性不工作的决定）也需要考虑。什么是选择模型？选择模型可以表述为从一组…… 阅读更多
在进行研究时，一个重要的步骤是确保对总体样本的随机选择，并且该样本能够代表整个总体。然而，总体往往非常庞大。因此，统计学采用抽样技术以便选择可靠的样本。但是，我们如何消除样本中的变异性呢？如果我们从总体中抽取了多个样本以研究不同的统计量，这又叫什么呢？本文旨在探讨这些问题以及其他问题。什么是抽样分布？统计学在抽样方面采用了各种方法。其主要目的是…… 阅读更多
让我们假设你是一位销售经理，负责预测下个季度的业绩。你很清楚可能影响业绩的几十甚至上百个变量，例如温度、供应商的促销活动或更大、更具创新性的设计的传闻。公司里的人可能对哪些因素对销售影响最大有所了解。回归分析的含义利用回归模型中的图形方程，可以从数据中推断信息。例如，如果你的体重在过去几年里一直在稳步增加，计算器可能会…… 阅读更多
当研究人员使用三个或更多统计样本时，可以使用方差分析 (ANOVA) 检验来确定三个样本的均值和统计显著性。当三个或更多组分别进行抽样并确定其均值时，可以使用方差分析检验来确定是否存在显著差异。方差分析试图确定其均值的显著性。但是，研究人员如何确定哪对样本之间存在统计学上的显著差异呢？本文将对此进行探讨。什么是事后检验？在使用方差分析检验时，事后检验极其重要。当…… 阅读更多
方差分析 (ANOVA) 是一种强大的统计显著性检验方法，当我们需要比较两个以上样本的均值差异时使用。方差分析的基本目的是检验多个均值的同质性。N 元方差分析在方差分析中，观测值的变异被认为是由于自变量的不同水平造成的，随机误差解释了剩余的变异。可以使用 N 元（或析因）方差分析来检验根据多个自变量分类的数据。例如，双因素方差分析 (双因素方差分析)…… 阅读更多
当有人进行实验时，他们需要一个工具来验证结果的相关性。零假设是我们心理学研究中使用的工具之一。零假设 (H0) 假设两种可能性相同，即观察到的差异仅仅是由于偶然性造成的。然后，我们使用统计检验来确定零假设为真的可能性。零假设在统计检验中，零假设 (H0) 与备择假设 (H1) 进行比较，并在此基础上拒绝或接受零假设。零假设和备择假设都是对统计…… 阅读更多
在生活中，我们做了很多假设。这些假设引导我们走向某种理论或概括。在科学领域，这些假设后来导致了重大的发现。例如，伟大的发明家艾萨克·牛顿首先观察到苹果从树上掉下来。在他发现万有引力概念之前，他一定对可能的原因做出了某些猜测。同样，这些猜测一定有某些证据支持。如果没有足够的证据，假设就仍然是纯粹的猜测。假设的定义是什么？当我们谈论假设时，它指的是一个可以检验的临时陈述…… 阅读更多
卡尔·皮尔逊在1900年提出了卡方检验（X²检验），这一发展经常被认为是统计学最重要的创新之一。该检验及其所基于的统计分布在心理学研究中有很多应用。它的两个主要应用是：评估理论模型或先验概率集合与数据集的拟合程度，以及检验两个变量的独立性。卡方检验涉及观察频数（O）和期望频数（E），理论或经验研究都可以用来确定预期频数。卡方检验 A ... 阅读更多
变量的变异性是指其分数偏离集中趋势值（例如样本的众数、均值和中位数）的趋势。标准差和方差直接根据变量的原始分数计算得出，并以与这些分数相同的单位表示。变异性度量 统计学中的变异性表示一组或一系列分数与其平均分数的差异。它指的是组内分数围绕平均值的离散程度。有时也称为离散度。例如，在一个组中... 阅读更多
整数数组指的是所有元素都是整数类型的数组。它也称为整数数组。根据题意，我们必须创建一个整数数组并显示数组元素，其中所有数组元素都是数组其他元素的乘积。在本文中，我们将学习如何使用Java编程语言用其他数组元素的乘积替换数组元素。举几个例子 - 例子1 int arr[] = { 2, 3, 1, 4, 6 } 在索引0处的值将是 = 3 * ... 阅读更多