方差不齐两样本均值是否相等-搜答案-拍题作业网

1、首先工作量太大；2、无统一的误差,试验误差估计的精确度和检验的灵敏度低；3、容易犯Ⅰ型错误,推断的可靠性低.

首先你必须了解假设检验的背景和方法,才能理解这个问题!（以下只从检验均值时的角度说明,方差的检验类似理解）假设检验的背景是总体的均值即 μ未知时,你需要对之做出一定的假设,比如μ=μ0假设检

ttest比较两组的平均值差异chisquare比较两组的频率差异ANOVA比较两组或者更多的显著值差异

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答：方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答：“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行

均值：各个数相加,除以数字的个数例如：求1,3,6,10,20这5个数的均值,均值=(1+3+6+10+20)÷5=8方差：方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

首先,样本的概念,然后取为不同的样本均值的总体值的一部分实际上是一个变量,当然,样品的平均值.当样品无穷大,样本均值=群体平均2方差的意思是,因为样本均值实际上是一个变量,当然,方差,因为它是不同的整

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

（样本均值－总体期望）/（样本标准差/样本容量n的算术平方根）服从自由度为n-1的t分布

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]再问：均值呢再答：DX=npq（其中n为试验次数，p为在一次试验中事件A发生的概率，

matlab求均值,方差

mean（）std()用这两个函数

数据转换或者采用非参数检验,随机化方法等处理数据.

总体均值是mu,总体方差是sigma,它们是相对于样本均值E(X)和样本方差S^2(X)而言的,总体均值,总体方差是在抽样结果之前就已经知道的,而后两者是根据抽样样本来计算得到的.

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

这个问题是错误的,误解.再问：为什么是错的？三题都错？