下午參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)估計(jì)與假設(shè)參數(shù)估假設(shè)檢驗(yàn)與單樣本T檢兩樣本T檢方差分析(分類變量和連續(xù)變量關(guān)系檢驗(yàn)相關(guān)分析(兩連續(xù)變量關(guān)系檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)(兩分類變量關(guān)系檢驗(yàn)1參數(shù)估 想知道當(dāng)年住宅價(jià)格增長率是否達(dá)到了?定的閥值,比如2總體 組成總體

樣–從總體抽取的部分個(gè) –統(tǒng)計(jì)量由樣本獲取，用于對(duì)總體的參數(shù)進(jìn)行估μxσs3 S估

495的置信區(qū)間代表參數(shù)估計(jì)值均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差是衡量估計(jì)的均值的變異程均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差隨樣本的標(biāo)準(zhǔn)差變化而變n均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差s衡量樣本均值的變異nX均值標(biāo)準(zhǔn)誤差 5 樣本均值 置信度，自由度為樣本量- 均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差ssx s為滿足正態(tài)性假設(shè)，可以驗(yàn)證總體分布是近似正態(tài)的應(yīng)用中心極限定理“足夠大”表示大于30個(gè)樣本如果數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏態(tài)，則需 對(duì)稱則6 07.2假設(shè)檢驗(yàn)與單樣本T78假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)實(shí)際檢驗(yàn)H0為H0為無法原假III原假設(shè)為真時(shí)X的分

H1為真時(shí)X的分 955454060554540603763158546461624404060160240檢驗(yàn)0假設(shè)H0:=0,首先計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量t(x再根據(jù)T統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的P值來判斷是 原假藍(lán)色部分藍(lán)色部分 反應(yīng)變量類型預(yù)測(cè)變量的類型交叉表(列聯(lián)表)分兩樣本T檢驗(yàn)(二分方差分析(多分類相關(guān)分注:兩等級(jí)變量之間的關(guān)系可以采用等級(jí)相關(guān)的方法,此處不做 07.3兩樣本T反應(yīng)變量類型預(yù)測(cè)變量的類型交叉表(列聯(lián)表)分兩樣本T檢驗(yàn)(二分方差分析(多分類相關(guān)分注:兩等級(jí)變量之間的關(guān)系可以采用等級(jí)相關(guān)的方法,此處不做 的消費(fèi)是否的影響數(shù)據(jù)保存在”CREDITCARD_EXP”看上去好像有差異，但是是否統(tǒng)計(jì)上有意義HH021=22H121=22max(s,s22F=12min(s,s2212支男F統(tǒng)計(jì)量和顯著性水平F(組間變異,組內(nèi)變異)=MSM/方差分反應(yīng)變量類型預(yù)測(cè)變量的類型交叉表(列聯(lián)表)分兩樣本T檢驗(yàn)(二分方差分析(多分類相關(guān)分注:兩等級(jí)變量之間的關(guān)系可以采用等級(jí)相關(guān)的方法,此處不做數(shù)據(jù)保存在”CREDITCARD_EXP”(萬元教育等總變

組間變 組內(nèi)變 SSM+(7-(7-(3-SST=(3-6)2+(4-6)2+(5-6)2+(7-6)2+(8-6)2+(9-6)2=YYB(7-YA (5-2SSE=(3-4)2+(4-4)2+(5-4)2+(7-8)2+(8-8)2+(9-8)2=YYB(8-(4-YA SSM=3*(4-6)2+3*(8-6)2=F統(tǒng)計(jì)量和顯著性水平F(組間變異,組內(nèi)變異)=MSM/因變量因變量原假設(shè)成立+= +無交互YijkijYijkijij因變量因變量原假設(shè)成立+自變量 自變量設(shè)定的均值++=+i++因變量因變量原假設(shè)成立+自變量 設(shè)定的均值+=+i+j+i*j+由模型解釋的變相關(guān)分反應(yīng)變量類型預(yù)測(cè)變量的類型交叉表(列聯(lián)表)分相關(guān)分注:兩等級(jí)變量之間的關(guān)系可以采用等級(jí)相關(guān)的方法, 目前尚有一些客戶后沒預(yù)測(cè)變

反應(yīng)方差法（OLS協(xié)方差分回邏邏 NegativeNegative-0Positive1CorrelationCoefficient代表總體的相關(guān)系數(shù)由樣本統(tǒng)計(jì)量r估計(jì)H0:原假設(shè):相關(guān)系數(shù)不是p-p-PEARSON相關(guān)系參數(shù)方法、連續(xù)變量之間的相SPEARMAN相關(guān)系非參方法、又稱秩相關(guān)系 相關(guān)關(guān)系是一后，與之相應(yīng)的另一個(gè)變量的值雖然不能確定，但是仍按照某種依賴關(guān)系在一定的范圍內(nèi)變化。簡單相關(guān)分析是研究兩個(gè)變量之間相關(guān)關(guān)系的方法。按照變量性質(zhì)的不同，所采用的相關(guān)分析方法也不同。對(duì)于連續(xù)變量，通常使用Pearson相關(guān)系數(shù)來描述變量間的相關(guān)關(guān)系；對(duì)于有序變量，則常使用Searan秩相關(guān)系數(shù)。

卡方檢反應(yīng)變量類型預(yù)測(cè)變量的類型交叉表(列聯(lián)表)分相關(guān)分注:兩等級(jí)變量之間的關(guān)系可以采用等級(jí)相關(guān)的方法,汽 曾 標(biāo)識(shí)與是否違約是否有關(guān)系法（OLS)被解釋變……………行百分比………解釋row變 xtab(~bankruptcy_ind+bad_ind,SASEG是否流是否流話費(fèi)上話費(fèi)上升、流失總是行（百分比 否否總總是45>是45>列連分析的原假 標(biāo)識(shí)與是否違約無關(guān)即無論曾經(jīng)是 ，違約的概率都