数据分析技能点-独立性检验拟合优度检验
在这个数据驱动的时代，数据分析已经成为了一个不可或缺的工具，无论是在商业决策、医疗研究还是日常生活中。然而数据分析并不仅仅是一堆数字和图表；它是一个需要严谨的科学方法和逻辑推理的过程。
本文将重点介绍两种广泛应用于数据分析的统计检验方法：独立性检验和拟合优度检验。通过深入但易于理解的解释，以及贴近生活的实际案例，我们希望能帮助您更好地理解这些复杂但极其有用的概念。
文章目录
- 检验和参数估计
- 虚无假设和对立假设
- P值的概念
- 独立性检验
- 拟合优度检验
- 独立性检验&拟合优度检验总结
检验和参数估计
在统计学中，检验和参数估计是数据分析的基石。检验，特别是假设检验，用于验证一个观点（或假设）是否成立。它通常用于比较两组或多组数据之间是否存在显著差异。例如在医学研究中，假设检验可以用来判断某种药物是否有效。
参数估计涉及两个基本概念：估计量和估计值。
- 估计量：用于估计总体,参数的随机变量，如样本均值、样本比例、样本方差等。例如，样本均值就是总体均值θ的一个估计量。
- 估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值。例如如果样本均值为10，则10就是总体均值
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