当样本量较小,总体标准差未知,总体服从正态分布时,假设检验用什么统计量?要检验均值

The book was divided into two parts.The first part is the problem of fixed sample,were discussed in a variety of the linear model of least squares estimate and the relationship between them; the least-square estimation of relative efficiency and various meanings of optimal benign; When the model error covariance matrix contains unknown parameter,two-step estimation of some important properties.The second part of the discussion is that when the sample size tend to infinity,the situation estimator of only moments γ (1 ≤ γ

根据公式均值+-1.96*标准差求出区间估计

楼上的回答都不太准确.
1、方差和标准差是否有单位,取决于“样本数据”的单位.
2、如果“样本数据”有单位,那么方差和标准差均有单位；如果“样本数据”只是没有单位的数值,那么方差和标准差均没有单位.
3、理由：
方差的单位应该是“样本数据”单位的平方,而标准差的单位就是“样本数据”的单位.
4、参见方差和标准差的计算公式：
方差σ2反映各样本数值与平均分μ之间的差异,σ2＝∑(xi－μ)／N）；
σ为总体标准差,是方差σ2的正的平方根.
（注：σ2即σ的平方.写成这样是因为不好输入）

人工翻译为：Weight (weight) refers to the indicators in the overall evaluation of the relative level of importance. Large sample size, the higher the quality of research methods, the more the weight of large, resulting in total as a larger proportion of the effect. Due to fewer samples are included in this study, the use of publication bias Egger test evaluation.

-1.96*3.46/2.83

通常t检验用于小样本的研究,只要保证抽样的质量,T的结果应该是可信的.问题是有些调查面临缺失数据,包括无应答等,使得实际使用的数据少于30,就会影响到检验.此外,如果在理论设定中研究多个变量,就要考虑增加样本.
总之,除了要考虑实际抽样的结果,还要联系研究的具体的问题.

样本均值出现的情况有 1.5,2,2.5 共3种
那均值为2的概率为1/3

1、区间估计中估计值的区间为均值±标准误*Z，而标准误=标准差/根号n，n代表样本量，可知n越大，标准误越小，此时置信区间上下限之间的范围就越小，所以增大样本量可以使区间估计更准确。这个问题你从理论上也很容易理解，样本无限增大，就无限靠近总体，自然估计就更准确，因为概率统计本来就是用样本推断总体。置信区间当然是越小越好，比如某个学生考试成绩95%的置信区间为（80-95），这代表考100次，他有95次将得到80-95之间的分数，如果你的95%置信区间是（0-100），那范围就大多了，这等于没有任何预测能力。
2、当做出接受原假设的决定时，其正确的概率为1-a（置信水平），这句话有误，统计推断是一种反证法，依据小概率事件的原则，如果你的检验值超过了显著性水平，由于小概率事件原则，我们认为一次抽样中抽到显著性水平以外的值是不太可能的，因此认为检验值不属于原假设所属分布，而属于备择假设所属分布，这个推断没为题，但当你的检验值不超过显著性水平时，由于原假设分布与备择假设分布有一定重叠，备择假设分布位于原假设分布中的部分也就是第二类错误率beta我们无从得知，因此当检验值不超过显著性水平时，我们不知道该检验值是究竟位于哪一个分布中，不知道有多大可能犯第二类错误，因此不能说接受原假设，只能说无充分理由拒绝原假设，这一点对于统计学的学生很重要，是一个常见误区

1、 根据数理统计学的最少样本法则 可以得出 n》k+1 （k为解释变量的个数,n为样本数）.
2、 如果要有效估计参数 可以根据有效样本得出 n》30或者n》3*（k+1）.
只看你要多大的精度 如果精度随着样本数的增加而增加 .

1.置信区间在置信水平相同的情况下,样本量越多,置信区间越窄.
置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一倍（实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变窄一倍）,所以当样本量达到一个量时,就不再增加样本了.
2.总体方差总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数.
总体方差体现的是总体的数值分布状况,如果数值分布趋于正态分布且相对集中,则总体方差小,这种情况下,抽取的样本量可以相对少些.如果数值分散不集中,则要求抽取更多的样本.
3.边际误差就是置信区间中从点估计值中所加上或减去的值.
当样本容量更大时,点估计量的值更接近于总体参数,该点估计量是一致的.换言之,大样本比小样本趋于接进一个更好的点估计.因此,样本容量越大,边际误差越小.

信度,效度,区分度

没有
书中原话,我抄下来了.
从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样品.样本中的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示.
然后有道例题提到,因为样本容量n=5,较大,故可选用近似u检验.
显然书中表示的是一个概念.

4倍

协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法.
方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异.一般说来,质量因子是可以人为控制的.
回归分析是从数量因子的角度出发,通过建立回归方程来研究实验指标与一个(或几个)因子之间的数量关系.但大多数情况下,数量因子是不可以人为加以控制的.
方差知道吧.
两个不同参数之间的方差就是协方差
若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系.
定义
E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))].
协方差与方差之间有如下关系：
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)
D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y)
因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y).
协方差的性质：
（1）COV(X,Y)=COV(Y,X)；
（2）COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),（a,b是常数）；
（3）COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y).
由协方差定义,可以看出COV(X,X)=D(X),COV(Y,Y)=D(Y).
协方差作为描述X和Y相关程度的量,在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异.为此引入如下概念：
定义
ρXY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y),称为随机变量X和Y的相关系数.
定义
若ρXY=0,则称X与Y不相关.
即ρXY=0的充分必要条件是COV(X,Y)=0,亦即不相关和协方差为零是等价的.
定理
设ρXY是随机变量X和Y的相关系数,则有
（1）∣ρXY∣≤1；
（2）∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1,（a,b为常数,a≠0）
定义
设X和Y是随机变量,若E(X^k),k=1,2,...存在,则称它为X的k阶原点矩,简称k阶矩.
若E{[X-E(X)]^k},k=1,2,...存在,则称它为X的k阶中心矩.
若E(X^kY^l),k、l=1,2,...存在,则称它为X和Y的k+l阶混合原点矩.
若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l},k、l=1,2,...存在,则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩.
显然,X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩,方差D(X)是X的二阶中心矩,协方差COV(X,Y)是X和Y的二阶混合中心矩.
二、协方差在农业上的应用
农业科学实验中,经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况,这时就需要采用协方差分析的统计处理方法,将质量因子与数量因子(也称协变量)综合起来加以考虑.
比如,要研究3种肥料对苹果产量的实际效应,而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致,但对试验结果又有一定的影响.要消除这一因素带来的影响,就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析,才能得到正确的实验结果.

样本量N=(可信赖程度系数*估计的总体标准离差*总体项目个数/计划的抽样误差)^2
要使抽样误差减少1/3,则上式分母变为2/3*计划的抽样误差,计算出结果为9/4*N
所以样本量必须增加1.25倍(2.25-1).

按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的.平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声.因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无.
因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验.而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验.
如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的,那么我们可以进行协整检验.

最少的盒子需要10ul,有的需要50,最多的需要100.不同厂家不同牌子的盒子不一样的.推荐苏州卡尔文生物科技,有各种原装的盒子,还有自主研发的.自己去问问吧.现在R&D原装的他们家打75折,很实在.

（X拔-40）/2~N(0,1)
X拔~N（40,4）
(2)p(X>=a)=P((X-40)/2>=(a-40)/2)=1-Φ((a-40)/2)=0.05=1-Φ(1.65)
a=43.3
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样本数量是在 表1 样本量字码 中根据检验水平查询的,
其中检验水平、AQL值是各企业内部规定,或者应客户要求确定的

C

对于两个样本的分布不明确或者不是呈正态分布的时候,考虑用来检验两组是否存在差异的方法有四种：
1、Mann-WhitheyU 检验
2、kolmoforov-smirnov z
3、Moses extreme reactions
以及你所说的秩和检验都可以.
而且没有听说他们要求样本一样啊?

我觉得一定,配对的意思就是配成对子,你用一般的T检验就行了
如果你是按照配对T检验设计的,在试验过程中存在却失值,而导致,样本的结果不能一一对应.这样只能把不能一一对应的结果删除了!再进行配对T检验.否则无法得到正确的结果

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

本人不专业 但感觉只能求出均值 标准差不好求 因为涉及数据与均值的差的平方 均值变了 这个就算不了了
仅属个人意见