第三部分
关于“小样本”预测“大总体”
总体:你研究的所有事件的集合 样本:总体中选取相对较小的集合,用于做出关于总体本身的结论 偏倚:样本不能代表目标总体,说明该样本存在偏倚 简单随机抽样: 随机抽取单位形成样本。 分成抽样: 总体分成几组或者几层,对每一层执行简单随机抽样 系统抽样:选取一个参数K,每到第K个抽样单位,抽样一次。
卡方分布的应用场景 用途1:用于检验拟合优度。也就是检验一组给定的数据与指定分布的吻合程度; 用途2:检验两个变量的独立性。通过卡方分布可以检查变量之间是否存在某种关联:
第一类错误: 拒绝了一个正确的假设,错杀了一个好人 第二类错误:接收了一个错误的假设,放过了一个坏人
第四部分
相关与回归(y=ax+b)
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