当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

样本分布最新视觉报道_样本是指(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

样本分布

甜品民宿调研，这样做！ 𐟓Š 市场规模测算中的关键数据如何获取？通过问卷调查收集数据是一个有效的方法。 𐟓‹ 如何进行问卷研究？设计问卷样本设计问卷发放问卷分析问卷数据 𐟑堥悤𝕦‰𞥈𐧬楐ˆ预期的样本并提升问卷回收率？利用社会关系：通过同学、朋友、校友、亲人等找到符合预期的样本。特定社群或平台：找到预期样本聚集的社群或平台，例如在豆瓣或马蜂窝上找到旅行爱好者社群。但要注意，这类社群中的样本可能集中在特定人群，因此要确保样本分布与预期一致。设置激励：提供实物或小奖金激励。 𐟎𖈨𔹨€…画像所处城市年龄阶段性别收入区间 𐟍𐠥…𓩔ˆ费信息甜品饮品外卖消费认知度过往甜品饮品外卖消费频次（区分不同季节）甜品饮品外卖单次消费金额 𐟓Œ 注意事项：在投放问卷时，要确保各个城市级别、性别、年龄段的用户都被覆盖，各个维度的有效样本至少100个。问卷设计过程中，要注意无效样本的筛查，排除答题时间过短、问卷答案前后矛盾的无效样本。渗透率的获取是市场规模测算的难点。在实际工作中，咨询顾问通常会根据生活常识进行假设估算，再通过问卷调研和案头研究获得的其他数据交叉验证，很难直接获得一个准确数字。

AP统计学考试要点与答题策略全解析 𐟓šAP统计学的考试内容主要分为两个部分，同学们在复习时一定要全面掌握。 𐟔𘧬줸€部分：选择题 40个题目，1小时30分钟，占分比50%。主要考察各种基础知识点的意义以及数据总结。 𐟔𘧬줺Œ部分：应用题 6道大题，1小时30分钟，占分比50%。 Part A包含5道应用题，Part B是1道调查实验题。 𐟓Part A 第一道大题主要考察数据的收集。第二道大题主要考察数据的探索。第三道大题主要考察概率计算以及样本分布。第四道大题主要考察数据的推断。第五道大题综合考察两个或两个以上的知识点组合。 𐟓Part B 一道调查实验题目，要求将统计学的知识应用到新的情景中。 𐟓另外，同学们还要提前熟悉试卷结构，这样在考试时才能合理分配做题时间。

R语言brms包学习笔记：小白也能上手今天给大家分享一个非常好用的R包——brms，特别适合统计小白快速上手。虽然我本人也是用完就忘，但为了防止以后找不到，还是决定记录一下。希望对你们有帮助！数据情况 DV：有序多分类变量 Confounder：二分类变量 IV：有序多分类变量 Med：有序多分类变量每个参与者有1-3条记录（不平衡嵌套结构） brms包简介 brms：一个用于贝叶斯多层次模型的R包，基于Stan。在brms中，你可以用简单的编程语言实现Stan的强大功能。虽然我也没用过Stan，但听说它很牛。brms支持多种分布和连接函数，可以处理多个分组因子，还能建模响应变量的自相关性。使用者可以根据需求灵活定义协方差结构，同时提供对先验分布的显式控制和设置。用法总结 brm(formula, data, chains=4, prior=NULL) 接下来就可以提取参数估计、中介效应的平均值和置信区间了。结果解读 Rhat：如果大于1.1，说明不同chain的样本分布差异大，需要增加迭代次数或调整先验分布。 Bulk_ESS：后验分布中中间部分的样本质量。 TailESS：后验分布中尾部样本质量。备注一般情况下，大多数模型认为预测变量对所有类别变量的效应值是恒定的。brms支持类别特定效应，比如一个变量可能只影响类别3和4之间的决策，而对类别1和2之间的决策没有影响。在brms中，我们可以使用cs(iv)使得iv的效应在每个outcome的类别之间独立估计。可视化这个真的很清晰！ effect <- conditional_effects(mediation) plot(effect) 如果你只对某一个预测变量感兴趣，可以这样写： effect <- conditional_effects(mediation, effects="iv") 希望这些信息对你有帮助，快去试试吧！𐟓ˆ

SPSS T检验选择指南：3个实用案例 𐟓Š 统计方法分类描述样本统计量平均数、中位数、众数等标准差、四分位距、全距等个数、次数等推断总体参数或总体分布状态 T检验、方差分析相关分析、回归分析等卡方检验 𐟔 选择统计方法前，先搞清楚自己的研究问题类型，再确定变量类型。 𐟒�€考问题本质差异类？关联类？分布类？ 𐟔⠧ᮥ˜量类型自变量？因变量？类别变量？顺序变量？等距变量？连续变量？频次变量 𐟓Š T检验：用于比较两个平均数的差异是否显著，主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差未知的正态分布。单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验 𐟌𐠤𞋥퐱：单样本T检验王老师班上共计19名同学。刚刚过去的一个学期中，她采用了新的词汇教学法。期末考试全班平均分78.6，标准差9.6分。这个班所在学年平均分76分。问王老师班里的学生平均分与全学年平均分之间是否有显著差异。问题本质：差异类（研究的是是否有显著差异）样本：单一样本（只有1组受试，实验都是针对这1个班的）因此采用：单样本T检验 𐟌𐠤𞋥퐲：独立样本T检验王老师班上男生21人，女生28人。男生英语成绩平均分70.4，标准差10.6；女生平均分66.8，标准差9.4。问男、女生的英语学习成绩之间是否有显著差异。问题本质：差异类（研究男、女生的学习成绩是否有差异）样本：2组（男生一组、女生一组）；独立样本（男生和女生之间是没有相关的，即男女之间无交叉实验，各是各的）因此采用：独立样本T检验（ps，如果有3组以上就要用方差分析，因为T检验最多只用于比较2组） 𐟌𐠤𞋥퐳：配对样本T检验王老师打算做一个实验，尝试在课堂上用一种新写作策略，来检测这策略是否对英语写作有效。一个班级是实验组，一个班级是对照组。实验组接受3个月的写作策略训练。在训练前后，实验组与对照组都要求完成问卷调查。问题本质：差异类（检测使用了新策略的与未使用的班级，是否有差异，从而判断是否有效）因变量：问卷调查结果（李克特量表数据）自变量：前、后的训练样本：2组（实验组、对照组）；相关样本（实验组、对照组之间是有关联的，都有进行写作训练，只是用了不同的写作策略。）因此采用：配对样本T检验

Bootstrap ML，验间接效应大家好！𐟑‹ 今天我们来聊聊路径分析中的间接效应显著性检验，特别是通过Bootstrap ML方法进行检验。希望这些内容对大家有所帮助！𐟓š 路径分析是一种强大的统计工具，用于研究多个变量之间的复杂关系。而显著性检验则是确认模型中的间接效应是否具有统计意义的关键步骤。通过Bootstrap ML方法，我们可以更准确地估计间接效应的置信区间，从而判断其是否显著。 𐟌𓠂ootstrap的概念 Bootstrap是一种统计重抽样技术，通过从原始数据集中随机抽取样本来估计统计量的分布。这种方法特别适用于小样本数据集，因为它能够生成大量的样本分布，从而提供更准确的置信区间。在路径分析中，Bootstrap通常用于生成大量的样本分布。通过这些分布来计算间接效应的置信区间，如果置信区间不包含零，那么我们就可以认为间接效应是显著的。 𐟌𓠥悤𝕤𝿧”肯otstrap ML 首先，确保你的数据集已经进行了适当的预处理。接下来，在统计软件中设定你的路径分析模型，并选择Bootstrap作为你的重抽样方法，设置重抽样次数（通常为2000以上）。然后执行路径分析，并查看Bootstrap生成的置信区间。如果置信区间不包含零，间接效应则被认为是显著的。希望这次分享能帮助大家更好地理解路径分析中间接效应的显著性检验和Bootstrap方法。下期笔记见！𐟑‹

Bootstrap：重抽样到机器学习 Bootstrap 检验是一种基于原始数据的模拟抽样统计推断方法，主要用于研究一组数据的某统计量的分布特征。它是一种重抽样技术，也被称为自助法。 𐟌𑠥Ÿ𚦜쥎Ÿ理 Bootstrap 的核心思想是通过从已有数据中随机抽取样本（允许重复抽取同一个数据），来模拟新的样本集，从而估计我们感兴趣的统计量（如平均值、中位数或标准差等）。这种方法不需要对数据的分布做任何假设，通过反复从原始数据集中有放回地抽样，产生大量虚拟的重新样本化数据集，利用这些数据集来模拟可能的情况，并估算所需的统计量。 𐟓Š 适用场景样本统计量的标准误差估计：通过Bootstrap法可以估计样本统计量的稳定性和准确性、标准误差，从而了解样本统计量与总体参数的偏离程度。置信区间的估计：通过Bootstrap法可以估计样本统计量的置信区间，从而了解总体参数的估计范围。假设检验：通过Bootstrap法可以模拟出多种可能的样本分布，从而对假设进行检验和判断。模型评估、比较、诊断和检验：通过Bootstrap法可以模拟出多种可能的样本数据，从而对模型性能进行评估和比较，对模型的假设和限制进行检验和诊断。变量选择和模型优化：通过Bootstrap法可以模拟出多种可能的样本数据，从而选择重要的变量和优化模型。机器学习和数据挖掘：在机器学习和数据挖掘领域，Bootstrap法常用于模型的训练和评估。 𐟌Ÿ 优点不需要对总体分布做出严格的假设，并且在小样本情况下也能表现良好。不需要样本数据满足独立同分布的假设：只要样本容量足够大，Bootstrap法就能给出相当准确的结果。强大的估计能力：可以用来估计样本统计量的标准误差、置信区间等统计信息，从而对总体进行推断和预测。 𐟔 缺点计算成本较高：由于需要进行大量的重抽样，计算量较大，特别是在样本量较大时，可能会耗费较多的计算时间和资源。对初始样本的依赖性：结果仍然在一定程度上依赖于初始的样本，如果初始样本存在偏差或异常值，可能会对 Bootstrap 结果产生影响。缺乏理论基础：与一些基于严格概率分布的传统方法相比，Bootstrap 方法的理论基础相对不够完善和直观。解释的复杂性：对于一些非专业人士来说，理解和解释 Bootstrap 检验的结果可能相对困难。 Bootstrap 检验是一种强大的统计工具，适用于多种场景，但也有其局限性。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法。

𐟌Ÿ数据分析必备！十大统计检验方法详解𐟌Ÿ ✨统计检验方法在数据分析中至关重要，它们帮助我们验证模型的假设和结果的显著性，确保模型的有效性和泛化能力。以下是十大常用的统计检验方法： 1️⃣ T检验 T检验用于比较两个样本均值是否显著不同。根据具体情况，T检验分为单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。 2️⃣ 卡方检验卡方检验用于检验两个分类变量之间是否存在关联，或检验一个变量的观测频率与期望频率是否有显著差异。 3️⃣ 方差分析方差分析（ANOVA）用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。通过计算F统计量，即组间方差与组内方差的比值，来评估组均值之间的差异是否显著。 4️⃣ 皮尔逊相关系数检验皮尔逊相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。值介于-1到1之间，表示没有线性相关性。 5️⃣ 正态性检验正态性检验用于判断样本数据是否来自正态分布。Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法，尤其适用于小样本。 6️⃣ 非参数检验非参数检验用于比较两个独立样本的中位数或分布形态，适用于数据不满足正态性假设或方差齐性假设的情况。Mann-Whitney U检验是常用的非参数检验之一。 7️⃣ 方差齐性检验 Levene检验用于检验多个组的方差是否相等，是方差分析等统计方法的前提假设之一。 8️⃣ 科尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验（KS检验） KS检验用于比较样本分布与理论分布的相似性，或比较两个样本分布是否相同。它是一种非参数检验方法，常用于正态性检验等场景。 9️⃣ 逻辑回归检验逻辑回归用于分析因变量为二分类变量的回归模型。通过最大似然估计拟合模型，估计回归系数，并使用这些系数来预测二分类因变量的概率。 𐟔Ÿ 线性回归检验线性回归用于分析因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。通过最小二乘法拟合模型，并使用T检验和F检验来评估回归系数的显著性和模型的整体显著性。这些统计检验方法在数据分析中扮演着重要角色，帮助我们更好地理解和解释数据。

3.3万年前至3千年，古人类之谜这篇论文来自付巧妹团队，发表在2021年的Cell正刊上。如果你对古人类起源感兴趣，可以看看我之前的“我们从哪里来”系列。首先，样本来源非常重要。之前欧洲以外地区的古人类遗骸样本非常缺乏。随着付巧妹、王传超等学者回国，中国样本逐渐被挖掘和分析。前几天还提到印度也开始相关挖掘工作。 DNA提取技术是个技术活，感兴趣的可以看看大卫赖克的书，全球也就几个团队能做到。到底分析什么？是常染色体、性染色体、覆盖的区域、SNP数量，还是微生物相关的数据？这些都决定了结果的丰富度和可信度。接下来简单看看这篇论文：这篇论文提取了曾生活在黑龙江松嫩平原、时间跨度为33,590–3,420年的25个古人类的骨头DNA，建库测序SNP覆盖率很参差，几万到几十万个SNP不等。虽然数据质量一般，但考虑到这么久远的样本，已经很难得了。其中重点对阿穆尔地区一位人类女性（AR33K）的基因组信息进行深度分析。这位女性预估是和田园洞人一支，目前还无法确认和现代中国人的关系密切程度。图3展示了25个古人类样本的分布，主要在现代的黑龙江地区，同时也直观对比了之前发表的附近古人类样本的地点。然后重点讲一个古人类研究里用的统计手段——四群体检验用于血缘亲疏关系。例如，图4显示与黑猩猩相比，尼安德特人的祖先曾发生一个突变T，而尼安德特人和欧洲人所共享的突变总量里，比非洲人的数目要多9%的T，则说明历史上尼安德特人和欧洲人祖先发生过混血。而和非洲人则说不好。付巧妹的研究也用了这个思路，并用f3 value来比较：f3(P1, P2, P3, 外群)，是研究P1（上面的尼安德特人）和P2（上面的欧洲人）两个人群是不是发生过混血，对比P3（类似上面的非洲人），和外群（上面的黑猩猩）。再来看结果：图5显示，颜色越深数字越小，混血比例越小。这里说明33K年前的AR33K女性和北京田园洞人发生最多的混血概率（距离1K公里以外！）。北京田园洞人也是如此。图6展示了AR33K和欧亚大陆上其他的古人类样本的血缘亲疏关系。另外还有一些结论，我们体感不强就不赘述了，例如：现代东亚人重要的EDAR基因上的V370A突变，是在约2W年前开始出现的，AR33K和田园洞人都没。这个突变可能用于补充乳汁中的维生素D含量或者调节体温出汗。 #我们从哪里来

抽样误差与估计精度的四大关键概念在统计学中，抽样平均误差、边际误差、抽样标准差和估计误差是四个核心概念，它们都与抽样分布和估计量的准确性息息相关。下面我们来详细解释这些术语及其之间的关系。抽样平均误差（Sampling Error）𐟓Š 抽样平均误差指的是样本的平均值与总体真实均值之间的差异。由于我们通常从总体中随机抽取一部分样本，而不是使用整个总体数据，因此样本均值通常不等于总体均值。公式表示为：抽样平均误差 = 样本均值 - 总体均值。边际误差（Margin of Error）𐟓 边际误差用于描述估计值的精度，尤其是在构造置信区间时。它表示估计量（例如样本均值）与真实总体参数（例如总体均值）之间的最大差异。边际误差通常基于标准误差和置信水平来计算。公式表示为：边际误差 = Z2 㗠样本标准差 / √样本容量，其中 Z2 为标准正态分布的临界值，样本标准差为总体标准差，样本容量为 n。抽样标准差（Sampling Standard Deviation）𐟓ˆ 抽样标准差是样本数据的标准差，用于衡量样本中数据的离散程度。它反映了样本中各个数据点与样本均值之间的差异大小。公式表示为：抽样标准差 = √[(X1 - 样本均值)Ⲡ+ (X2 - 样本均值)Ⲡ+ ... + (Xn - 样本均值)ⲝ / n，其中 X1, X2, ..., Xn 为样本中的每个数据点，n 为样本容量。估计误差（Estimation Error）𐟎𜰨ﯥ𗮦˜歷‡由样本统计量（例如样本均值、样本方差等）对总体参数（如总体均值、总体方差等）进行估计时所产生的误差。估计误差是抽样误差的一部分，反映了样本对总体参数估计的偏差。常见的估计误差有偏差误差和变异误差。关系总结𐟓 抽样平均误差是具体某个样本均值与总体均值之间的差异，通常是随机的。抽样标准差与估计误差有密切关系。抽样标准差衡量的是样本数据的离散程度，而估计误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。估计误差受样本大小、样本数据的波动性等因素的影响，因此可以通过抽样标准差来间接反映估计误差。边际误差与抽样标准差也相关。边际误差通常依赖于样本的标准误差（即样本标准差除以样本容量的平方根），边际误差给出的是对总体参数的估计范围的上限。估计误差的大小通常可以通过计算边际误差和抽样标准差来衡量。估计误差不仅与样本的离散性（即抽样标准差有关），还与样本容量(n)和总体分布的特征（例如总体标准差）有关。简而言之，这些概念都与抽样误差和估计精度紧密相关，边际误差和抽样标准差可以帮助评估估计误差的大小，而抽样平均误差则是单个样本估计值与总体真实值之间的随机误差。

按我们从历史考察所知的古人思维方式，他们在提出香农定律的时候肯定会非常全面的考察它，甚至应该一开始就是从具备同样分布的样本序列数量来研究信息量的问题的，而非从编码空间的预期比特数，只是前者的研究让人发现，实际上这个理论可以用于信息压缩编码之中而信息量，就是统计意义上的，对于一个样本空间而言，与父空间具备同样分布特征的子空间数量那么，样本本身是什么并不重要了，它可以是字母，可以是数字，可以是任何不同的事物或者事件集合，它们在熵的计算中，都需要先被抽象化，然后再被符号化，并归一化的所以，香农定律其实就是信息表达的最简编码原理，可以用来设计一个最简的符号集合，来表达所需的信息量，也可以已知一个符号集合，计算它的有效信息量那么，信息，在古人看来，应该就是一个样本空间的分布性质了。一个单一的符号没有任何信息可言，它必须在一个集合中，通过一个集合才能产生有效的信息，也就是它必须要和其他符号有所关系，关联才行，否则就可以认为各个符号之间都是相互独立的，变成了白噪声 ? 有意思，这甚至有点先秦古人的思维了，如果事物之间没有关系，那么这个世界应该就是死寂的了. 而 42，可能就是宇宙的信息量，当然，这只是科幻小说的表述，真实宇宙你需要了解全集才行，而且可能还要解决非均匀分布问题，这可能也是推动古人要探索太空，甚至测量了最深空，宇宙各个方向的辐射温度的原因，他们可能是想全面了解宇宙的信息量究竟可能有多大? 而辐射温度，本身就是一个统计意义上的概念，所以古人很可能已经知道非常多有关宇宙的奥秘了比如宇宙的信息量很可能类似普朗克常数的倒数... 是10的34次方或者42次方这种级别 ? 而从宇宙的辐射温度分布及其信息量，假如宇宙是一个封闭系统，符合热力学第二定律，也可以大致计算出宇宙未来的寿命是多少了... .

专栏内容推荐

600 x 451 · jpeg
Stata学习：如何输出样本分布表？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
475 x 270 · jpeg
stata 数据操作基础知识:以一篇论文数据操作为例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2034 x 1438 · png
样本及抽样分布——《概率论及其数理统计》第六章学习笔记_样本密度函数关于x=a对称,证明任意次序统计量的密度函数也关于x=a对称-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
700 x 2760 · jpeg
《用样本分布估计总体分布》人教版必修三数学PPT课件-PPT模板-心宜办公
素材来自:doxinyi.com