1樓：苑
統計學中的x2值是設定的樣本統計量x2。
設x1,x2,...,xn為總體x的樣本，t為n維實值函式，作樣本x1,x2,...,xn的函式t=t(x1,x2,...
,xn)（不帶未知引數的隨機變數），t的取值記為t=t(x1,x2,...,xn)，稱t或t(x1,x2,...,xn)為樣本統計量，簡稱為統計量。
統計量指的是樣本的函式，並且不含有未知引數。樣本的函式等價於定義在樣本空間上的函式。
擴充套件資料：
順序統計量中設x1,x2,...,xn為總體x的樣本，今由樣本建立n個函式：
為樣本x1,x2,...,xn的觀察值x1,x2,...,xn中由小到大排列後的第k為數值：
極差中設x1,x2,...,xn為總體x的樣本，則為：
注：極差反映了樣本觀察值的波動幅度。它同方差一樣是反映觀察值離散程度的數量指標，而且計算方便。
統計量是對總體x的分佈函式或數字特徵進行估計與推斷最重要的基本概念，所以求出統計量t(x1,x2,...,xn)的分佈函式是數理統計學的基本問題之一。
2樓：匿名使用者
x2檢驗（chi-square test）或稱卡方檢驗，是一種用途較廣的假設檢驗方法
在統計學中是什麼意思
3樓：環球網校
統計就是用來處理資料的，它是關於資料的一門學問。
根據大百科全書中對統計學的定義：統計學是用以收集資料，分析資料和由資料得出有用資訊以幫助決策的一組概念、原則和方法。
4樓：百科全輸
[tǒng jì xué]
統計學（一級學科）
統計學裡r^2表示什麼
5樓：清溪看世界
統計學裡r^2表示：決定係數，反應因變數的全部變異能通過迴歸關係內
被自變數解釋的比容例。如r平方為0.8，則表示迴歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說，如果我們能控制自變數不變，則因變數的變異程度會減少80%。
6樓：卡薩
在統計學中對變數進行線行迴歸分析，採用最小二乘法進行引數估計時，版r平方為迴歸平方和權與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由迴歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，迴歸效果越顯著。r平方介於0~1之間，越接近1，迴歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。
迴歸直線的求法
最小二乘法：
總離差不能用n個離差之和來表示，通常是用離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣迴歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條，這種使「離差平方和最小」的方法，叫做最小二乘法：
由於絕對值使得計算不變，在實際應用中人們更喜歡用：q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx2-a）²+······+（yn-bxn-a）²，這樣，問題就歸結於：當a，b取什麼值時q最小，即到點直線y=bx+a的「整體距離」最小。
用最小二乘法求迴歸直線方程中的a,b有下面的公式：
7樓：匿名使用者
^r^2判定係數就bai是擬合優du度判定係數，它體現了迴歸模型zhi中自變數的變dao異在因變數的變異中專所佔的比例屬。如r^2=0.99999表示在因變數y的變異中有99.
999%是由於變數x引起。當r^2=1時表示，所有觀測點都落在擬合的直線或曲線上；當r^2=0時，表示自變數與因變數不存在直線或曲線關係。我是在學spss的迴歸分析時學的
8樓：沒有***嘛
統計學裡bair^2表示:決定
du係數,反應因變數的zhi全部變異能通過迴歸關係dao被自變數解釋的比例。回
如答r平方為0.8,則表示迴歸關係可以解釋因變數80%的變異。換句話說,如果我們能控制自變數不變,則因變數的變異程度會減少80%。
9樓：做路燈的
r^2判定係數就是擬合優度判定係數，它體現了迴歸模型中自變數的變異版在因變數的變異中所佔的比權例。如r^2=0.99999表示在因變數y的變異中有99.
999%是由於變數x引起。當r^2=1時表示，所有觀測點都落在擬合的直線或曲線上；當r^2=0時，表示自變數與因變數不存在直線或曲線關係。我是在學spss的迴歸分析時學的。
10樓：匿名使用者
r平方是=ess/tss
不是ssr/tss
請問統計學中x²檢驗是什麼意思，如何去做？
spss統計學 如下圖中卡方檢驗每組的x2值和p值是怎麼計算得到的
11樓：呂秀才
這是**的寫作思路里涉及的，每行就相當於是每個組的資料而已，也就是分析了下 每個組的男女性別是否有顯著差異。通常我們看到只有一個卡方 那是因為你把所有資料彙總到一個組裡面分析不同性別的差異。
舉個例子，一個學校有很多班級，你可以只分析一個卡方值 來看下這個學校的男女是否有差異，也可以分每個班級分析一個卡方值 ，看每個班級的性別是否都不存在差異。
12樓：匿名使用者
他是亂做的，或者他做了單組卡方檢驗
13樓：
在spss中用crosstab命令計算得到
14樓：勤奮的陸
卡方檢驗每組的x2值和p值是可以通過fisher精確概率法
計算得到的。
x2檢驗本質上是用來檢驗實際頻數與理論頻數的吻合程度，當實際頻數與理論頻數的差值越大，x2值也越大，也越容易得出有差異的結論。
所以當單元格中的理論頻數太小時，有可能導致分析的偏性，而fisher精確概率法是一種直接計算概率的假設檢驗方法，對樣本以及單元格的理論頻數並無過多要求，在實踐中，一般會遵循以下幾點規定：
（1）當n≥40且所有的t≥5時，用卡方檢驗；當p≈α時，改用四格表資料的fisher精確概率法；
（2）當n≥40但有1≤t≤5時，用校正卡方檢驗，或改用四格表資料的fisher精確概率法；
（3）當n<40，或t<1時，用四格表資料的fisher精確概率法；
對於理論頻數，無需糾結太多，在spss中會直接提示有多少單元格的理論頻數小於5。若提示0單元格，那麼選擇pearson卡方檢驗的結果，若提示有單元格的理論頻數小於5，那就選擇fisher精確概率法。一旦提示不是0單元格，就選擇fisher精確概率法的結果。
擴充套件資料
卡方檢驗步驟：
（1）提出原假設：
h0：總體x的分佈函式為f(x).
如果總體分佈為離散型，則假設具體為
h0：總體x的分佈律為p=pi， i=1，2，...
（2）將總體x的取值範圍分成k個互不相交的小區間a1，a2，a3，…，ak，如可取
a1=（a0，a1]，a2=(a1，a2]，...，ak=(ak-1,ak)，
其中a0可取-∞，ak可取+∞，區間的劃分視具體情況而定，但要使每個小區間所含的樣本值個數不小於5，而區間個數k不要太大也不要太小。
（3）把落入第i個小區間的ai的樣本值的個數記作fi，成為組頻數（真實值），所有組頻數之和f1+f2+...+fk等於樣本容量n。
（4）當h0為真時，根據所假設的總體理論分佈，可算出總體x的值落入第i 個小區間ai的概率pi，於是，npi就是落入第i個小區間ai的樣本值的理論頻數（理論值）。
（5）當h0為真時，n次試驗中樣本值落入第i個小區間ai的頻率fi/n與概率pi應很接近，當h0不真時，則fi/n與pi相差很大。基於這種思想，皮爾遜引進如下檢驗統計量
，在0假設成立的情況下服從自由度為k-1的卡方分佈。
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