地理建模——显著性检验
目录
- 背景
- 是什么
- 步骤
- 参考
背景
学习地理建模时总是遇到显著性检验,这里记录一下。
是什么
显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。
“显著性检验”的前提条件是“统计假设”,用更通俗的话来说就是要先对科研数据做一个假设,然后用检验来检查假设对不对。一般而言,把要检验的假设称之为原假设,记为H0;把与H0相对应(相反)的假设称之为备择假设,记为H1。
如果原假设为真,而检验的结论却认为原假设为假。此时,我们把这种错误称之为第一类错误(显著性检验)。通常把第一类错误出现的概率记为α。概率α称为显著性水平。一般α =0.05,代表着显著性检验结论错误率最多为5%;换言之原假设(统计学中,通常把在现实世界中发生几率小于5%的事件称之为“不可能事件”)
步骤
1,假设两个样本集之间不存在任何区别(方差检验的原假设)
3,在显著性水平α =0.05的情况下,p>0.05接受原假设,p值<0.05拒绝原假设。
F表示F值(F统计量),F值等于组间均方和组内均方的比值,它反映的是随机误差作用的大小。
F实际值>F查表值,则p<=0.05
F实际值<F查表值,则p>0.05
F0.05( m, n-m-1);n=样本数,m=组数
参考
链接: [1]https://www.cnblogs.com/hdu-zsk/p/6293721.html
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