大论文免费讲座系列之—Hypothesis Testing假设检
2018-06-04 本文已影响23人
奇怪的阿百川
明明论文思路有了
框架搭好了
甚至结论都得出了
只剩一挥而就
偏偏在研究论证这里要死不活！
说到底
都是统计学得不好！
可论证到底要怎么进行？
如何根据检验图表判断下一步情况呢？
什么时候进行F检验？
T检验和F检验的关系？
自由度是什么？怎样确定？
卡方检验如何实现呢？
统计学意义（P值）？
t检验和方差分析有何区别？
所有的检验统计都是正态分布的吗？
如何判定结果具有真实的显著性？
卡方检验的结果，值是越大越好，还是越小越好？
配对样本的T检验和相关样本检验有何差别？
不知道总体方差，也不知道总体均值，如何进行分析？
。。。。。。
一大堆疑问
简直没有尽头
可是
像涉及具体过程的图表公式
如何阅读图表得出结论
还有提及到的各种概念
在实际应用中到底指什么？
遇到的各类情况如何处理？
等等
光靠看书
尤其对才开始接触统计的同学
真的很难
但
其实不必如此
论文写作中涉及到的统计知识
只占整个统计学中很少的一部分
我们只要把这部分搞清楚
懂得如何搞定论文论证就够啦
没有必要死磕整个抽象浩瀚统计学
为了解决大家的疑惑
我们
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Hypothesis Testing假设检验分析讲座
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