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双尾检验最新视觉报道_双尾检验和单尾检验的区别(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

双尾检验

如何选择合适的假设检验方法？一文搞定！在进行数据分析时，选择正确的假设检验方法至关重要。不同的数据类型和研究问题需要不同的检验方法。那么，如何选择合适的假设检验方法呢？𐟔𐟑€ 1️⃣ 确定数据类型 𐟓Š 定量数据（连续型数据）：如果你的数据是连续的（例如收入、体重），可以考虑使用t检验（两组样本）或方差分析（ANOVA）（三组或多组样本）。定性数据（分类数据）：如果数据是类别性的（例如性别、地区），适合使用卡方检验来检验类别之间的关联。 2️⃣ 考虑样本大小 𐟓ˆ 小样本：对于样本量较小的数据（<30），使用t检验或非参数检验（如曼-惠特尼U检验）更为适合。大样本：大样本时，可以使用z检验，其假设检验的结果更加稳定和可靠。 3️⃣ 选择检验假设的类型 𐟔‘ 单尾检验：用于判断一个方向的假设（例如“增加”）。双尾检验：用于判断两个方向的假设（例如“增加或减少”）。通过以上步骤，你可以更好地选择适合你的假设检验方法，从而得出更准确的结论。

𐟓Š 相关分析大揭秘 𐟔 𐟤” 想要了解两个变量之间的线性关系吗？双变量相关性分析来帮你！通过皮尔逊相关系数，你可以轻松衡量这种关系，并利用双尾检验来确定其显著性。𐟓ˆ 𐟤𗢀♀️ 如果你的数据集包含多个变量，而你只对两个特定变量感兴趣，怎么办？偏相关分析来拯救你！在控制其他变量的干扰后，你可以更清晰地了解这两个变量之间的相关关系是否依然显著。𐟓Š 𐟤﹤𚎦›𔥤杂的多元关系分析，典型相关性分析是你的得力助手！它可以用来全面检验两组变量之间的相关性，让你的分析更加全面和深入。𐟌Ÿ 𐟒ᠨ🙤𚛧›𘥅𓥈†析方法各有千秋，选择适合你的方法，让你的数据分析更加精准和高效吧！𐟚€

SPSS数据分析指南：文科生的救星𐟌Ÿ 感谢这个网站救了我一命𐟐𖯼š ✔️ 涵盖了所有重要的统计测试，从t检验到双因素方差分析，应有尽有。 ✔️ 所有测试都配有视频和文字解释，文字通俗易懂，适合所有人！关于SPSS：信度分析：分析-刻度-可靠性效度分析：分析-降维-因子描述性统计分析：分析-描述统计-频率差异性分析：独立样本T检验（性别放在分组变量，定义组选择自己设置的，维度放在检验变量）单因素ANOVA检验（选项两个以上）相关性分析：分析-相关-双变量（选项：平均值和标准差，相关系数：皮尔逊，显著性检验：双尾）回归分析：分析-回归-线性中介效应分析：分析-回归-process 这个网站几乎涵盖了所有重要的统计分析方法，从信度到中介效应，一步步教你如何操作SPSS，真的是文科生的福音！

SPSS相关性分析：简单又实用！ 𐟎“ 相关性分析是什么？相关性分析主要是探究两个或多个变量之间是否存在某种关系，以及这种关系的强度和方向。简单来说，就是看看两个变量是不是“有关联”。 𐟍‰ 数据的三种类型标度型（定距型）：这种数据有明确的高低和大小，比如温度、身高、体重。有序型（定序型）：只有相对的高低顺序，比如学历、年龄。名义型（定类型）：没有顺序，比如性别、民族。 𐟍‰ 相关性分析的三个层次散点图：通过图形直观判断变量间的线性或非线性相关性。相关系数：用Pearson或Spearman系数来衡量相关性。相关性检验：确定相关系数在统计学意义上的显著性。 𐟍‰ 相关性分析方法卡方检测：适用于名义型数据的相关性分析。 Pearson系数：适用于标度型数据，反映线性相关。 Spearman系数：适用于有序型数据，反映非线性相关。 Eta系数：衡量两个变量的线性相关程度。 𐟍‰ SPSS操作步骤卡方检测选择“分析” > “描述统计” > “交叉表”。将变量放入行和列，点击“统计”选择卡方。查看输出中的皮尔逊卡方值，P值小于0.05表示显著。皮尔逊检测选择“分析” > “相关” > “双变量”。选择两个变量，选中皮尔逊，进行双尾检验。皮尔逊相关系数大于0.5且P值小于0.05表示高度相关。 Spearman检测操作步骤与皮尔逊检测相同，选择斯皮尔曼系数。 Eta检测与卡方检测步骤相似，但选择“相关性”而非卡方。查看对称测量中的Eta值，值越大表示相关性越强。你学会了吗？赶紧试试吧！

FRM备考8月知识点回顾与复习技巧 𐟓… 回顾8月份的FRM备考知识点，我们发现了一些重要的内容。例如，关于AR、MA、ARMA等时间序列模型，虽然这部分内容在考试中计算较为简单，但公式背诵是关键。 𐟎高蒙特卡洛模拟精确度的方法包括：增加模拟次数使用反向变量（Antithetic variable）引入控制变量（Control variable） 𐟓Š 置信区间的计算在考试中占据了重要地位，尤其是双尾检验，需要考生熟练掌握p-value的计算。 𐟓ˆ Bootstrapping方法在金融数据分析中应用广泛，但要注意的是，这种方法默认资产回报的correlation是已知的，并且不包含自相关。 𐟓š 如何有效复习FRM知识？以下是一些建议：首先，观看基础班视频，速度可以稍快，但不要忽视思考和理解。记得记录笔记和总结。看完视频后，可以先不急于做题，而是先总结每个章节的知识点，然后背诵。之后，再进行相关章节的练习。做题时，不要只关注答案的对错，要深入理解每个选项的正确性和错误原因。将不会的题目和知识点记录在对应的讲义中，方便日后查阅。推荐使用iPad等电子设备进行记笔记，方便搜索和整理。完成每个章节的课后习题后，可以进行题库练习，包括百题、经典题等，没有固定顺序，因为这些题目内容相似且可能有重复。复习完每一门课后，可以做一套完整的考试题目，体验知识点的综合应用。虽然可能会有重复题目，但整体正确率会有所提高。

数据分析师必避的18个统计学误区 𐟍…大家好，我是在职的数据分析师小姚。对于数据分析师来说，统计学是门必修课。在日常工作中，统计学理论和模型经常被用到，而且在数据分析面试中也是用人单位必考的知识点。 ⚠️那么，新手小白该重点学什么呢？在学习过程中，小白经常犯的错误有哪些？又该如何提前规避掉呢？𐟍 一、新手小白必学的统计学重点知识描述性统计、区间估计、假设检验基础的统计分析：T检验、方差商业常用的模型：回归分析、方差分析二、学统计学时常见的错误基础不牢：统计学有很多相似但使用方法完全不同的方法论，应用错了就会让整个数据分析工作变得毫无价值。下面是我给大家整理的新手小白在学统计学时的18大错误以及正确解答！𐟑‡ ❎错误1：交量之间关系可以分为哪两类？函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系； ❎错误2：为什么要对相关系数进行显著性检验？ ❎错误3：增加变量个数，R2 会增大；P值，F值只要满足条件即可，不必追求其值过小； ❎错误4：多重共线性与统计假设检验傻傻分不清？ ❎错误5：时间序列数据会自发呈现完全共线性问题，所以我们用自回归分析方法； ❎错误6：什么样的模型才是一个好模型？ ❎错误7：假设检验显著性水平的两种理解： ❎错误8：中心极限定律与大数定理： ❎错误9：方差 ❎错误10：使用最小二乘法条件： ❎错误11：最大似然估计与最小二乘法区别 ❎错误12：关于 H0 与 H1 ❎错误13：什么是双尾检验，单尾检验？ ❎错误14：p值 ❎错误15：T检验与U检验 ❎错误16：方差分析 ❎错误17：直方图：对数据进行整体描述，突出细节 ❎错误18：箱线图 𐟒業—数有限！更详细解答看图片哦(ⴭ`) 话说大家是不是也犯过同样的错误呢？后来又是怎样发现并改正过来的呢？希望大家在看了一篇后不要再踩坑啦！𐟙ˆ 今天就分享到这里啦！大家还想学哪些数据分析的知识呢，欢迎大家留言哦！让我们一起加油努力！早日进阶成数据分析高手！

中东双十一珠海航展签约2856亿元。不过各大“军火商”们还没有公布自己具体的战果。就上一届来说，沙特彩虹4B无人机就买了快400架，双尾蝎生产线都整了一条回去。更何况经过这几年战场检验之后，无人机大放光彩，估计今年中东各国都会买不少的无人装备回去。

四步写论文！详解Methodology 𐟓 介绍研究方法在Methodology部分的Introduction中，首先要介绍整体的研究方法，是定性研究（Qualitative）还是定量研究（Quantitative），或者是两者的结合。 𐟓Š 描述数据收集方法定量研究对于采用定量研究方法的研究者，需要解释如何操作概念并衡量变量、抽样方法、数据收集工具和过程。定性研究定性研究的方法通常更灵活、更主观。重要的是要反思所采用的方法并解释所做的选择，包括选择参与者或来源的标准、研究背景以及你在数据收集中扮演的角色（参与者/观察者）。 𐟓ˆ 描述数据分析方法定量研究数据分析一般是基于数值型数据，内容包括：分析数据之前如何处理数据（如检查丢失的数据、消除异常值、转换变量）数据分析软件（SPSS、Stata）统计检验方法（双尾t检验、简单线性回归）样本量和答复率是多少？定性研究一般会基于观察结果、语言进行某种形式的文本分析，包括：内容分析：对单词、短语和句子的含义进行分类和讨论专题分析：对数据进行编码、仔细检查以识别广泛的主题和模式话语分析：研究与社交环境有关的交流和意义 ⚠️ 评估研究方法说明局限性说明为什么选择特定方法，同时说明其他方法为什么不适合你的研究。对于所使用的方法，你需要说明它的优点以及局限性，以及为何这些局限性会出现或是无法避免。

留学必看！速写Methodology 很多留学生在写Methodology时都会感到头疼，不知道该写些什么。其实，这可能是因为你们对Methodology的概念和目的还不太清楚。今天，我就来分享一些小技巧，帮助你们快速完成Methodology，同时还能让导师眼前一亮！𐟑‡ 什么是Methodology？首先，Methodology其实就是解释你在毕业论文中使用了什么方法，为什么选择这种方法，以及最后是怎么执行的。简单来说，就是让读者知道你的研究是怎么做的。如何写Methodology？解释你的研究方法你需要解释为什么你选择的方法是最适合回答你的研究问题的。比如说，你选择了定量方法还是定性方法，以及这些方法的可靠性和有效性标准是什么。陈述你的数据采集方法这一部分要详细说明你是如何收集数据的。比如你是通过问卷调查、数据库还是其他方式来获取数据的。描述你的分析方法定量方法：你是如何准备数据的（比如调查问卷或数据库）。使用了哪些数据分析软件（比如SPSS、Stata或R）。使用了哪些统计检验（比如双尾t检验、简单线性回归）。定性方法：内容分析：对单词、短语和句子的含义进行分类和讨论。主题分析：对数据进行编码和仔细检查，以确定广泛的主题和模式。话语分析：研究与社会背景相关的交流和意义。解释并证明你的选择你需要解释为什么选择这些特定方法，为什么其他方法不适合你的目标。同时，也要说明这种方法为你提供了什么新理解和认知。当然，也要承认你选择的方法有不足和缺陷。小贴士认真做研究分析：别忘了，Methodology的前提是你已经认真做了研究分析哦！多读多学：多看看其他人的论文，学习他们的写作方法和思路。希望这些小技巧能帮助你们理清思路，快速完成Methodology！留学生活不容易，加油！𐟒ꀀ

耶鲁学姐教你100小时搞定FRM 大家好，今天我想和大家聊聊FRM一级考试中定量分析部分的备考心得。作为一个过来人，我深知从零开始准备FRM的痛苦和迷茫，所以希望能通过我的分享，帮到正在奋斗的你们。概率与统计：必会知识点 𐟓ˆ 概率部分有两个公式是必考的：TPF和贝叶斯公式。只要记住一道用这两个公式计算的例题，考法都是一样的。概率密度函数（pdf）和累积分布函数（cdf）需要掌握它们的性质，理解而不是死记硬背。统计部分介绍了四个阶矩，其中最重要的是一二阶矩。一阶矩是期望，二阶矩是方差、协方差和相关系数。还需要掌握组合资产的期望和方差的计算。三阶矩只需要记住mean、median、mode在左偏右偏情况下的关系和图形，四阶矩则是尖峰肥尾和矮峰瘦尾的对应关系。分布：离散与连续 𐟎𒰟ŒŠ 分布部分分为离散和连续两大类。离散的两个分布需要记住公式、均值和方差的计算，还要知道在什么情况下用哪个。题干中出现mean时，一般用泊松分布。连续的六个分布中，重点是正态分布，需要记住几个最常用的置信区间。其余三个分布在定量部分暂不需要掌握。假设检验：重点中的重点 𐟔 假设检验部分有几个关键点：标准误和中心极限定理（CLT）每年都考，非常重要；t分布和z分布的选择标准，要记住四条原则；检验的四个步骤，包括单尾和双尾；t分布、z分布、卡方分布、f分布如何检验均值和方差；一类二类错误和p检验的定义。这些知识点每年都考得差不多，建议大家每个知识点记熟概念后再记一道典型例题。回归分析：多元与单元 𐟓ˆ𐟓Š 回归分析部分，单元回归和多元回归的假设是必背的，每年会直接考。ANOVA表里的每一个量要知道怎么计算，最后就是多元和单元不同的地方要着重记忆。时间序列：简单但重要 ⏰ 时间序列部分只需要知道AIC和SIC两个标准的特点即可，其余不建议花时间学习。模拟与波动率相关系数估计：波动率是关键 𐟓Š 这部分主要是EWMA和GARCH11模型需要掌握公式及特性，算波动率和相关系数的公式都要背。Mean reversion的特点和如何用前一天数据推算后一天的公式也要记住。 Copulas：可以忽略 𐟚늊这部分内容不建议花时间学习。总结：重点章节其实只有六个 𐟓 总结一下，第二部分中重点章节其实只有六个，剩下三部分建议粗粗过一遍课件，或者没时间的话完全不看也没问题。希望大家都能在100小时内搞定FRM，加油！𐟒ꀀ

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