百度作业网样本均差和样本方程之间为啥独立
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/16 18:57:16
假设你的样本在A1:A2000任意选一空白的单元格平均数：=AVERAGEA(A1:A2000)样本方差：=var(A1:A2000)样本标准差：=stdev(A1:A2000)另外补两个给你总体方差
sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据
卡方分布的证明中已经详细论证,主要是因为S^2即样本方差中的均值x是已知的,假设样本容量为n,那么只需知道n-1个样本值即可,剩下的一个样本值由总体均值减去这n-1个样本值得到,故只需n-1个样本值,
样本当然是独立的,这是样本定义.期望是一个数.对呀,如果独立,n倍的均值服从N（nμ,nσ平方）
前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C
样本标准差和样本均值独立并不总是成立的,其充要条件为：样本服从正态分布想知道怎么证明,给你看一篇论文：
样本容量越大.抽样误差越小.置信度也就是可靠度.在置信区间不变的情况下,样本量越多,置信水平越高.
第一行结果P（0.001）
左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.
不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差.样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,
这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的
1.假如人造纤维缩水后能够复原.那么,如果同一根人造纤维,在60度测试后再在80度中测试,使用配对检验.如果同一批人造纤维的样品,一半测试60度,一半测试80度,则使用独立检验.2.假设该产品一个10
单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.
如要测定一学校学生的平均年龄,从中抽取了52名学生,那么样本是52名学生的平均年龄,样本容量是52名学生.
t检验没有要求两个组的样本数量必须相同,不相同的也是一样的做
是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起
其他因素不变,置信水平越高,置信区间宽度越长其他因素不变,样本量越多,置信区间宽度越短
独立样本是指我们得到的样本总体之间是相互独立的,比如我们要研究一个地区百姓的生活水平,要同时考察家庭的子女数x,父母的教育水平y,这就可以看到是独立样本.而配对样本则恰恰相反,是指我们得到的样本总体之