零假设-统计

零假设(null hypothesis),又称“原假设”,指假设检验中提出的一种假设,通常表示无效应、无差异或无关联,统计推断阶段计算有关检验统计量时是以这个假设成立作为前提的。

假设检验-统计

假设检验(hypothesis testing),指对所分析的总体情况首先提出一个假设,然后通过样本数据去判断是否拒绝这个假设而实施的过程。

估计精度-统计

估计精度(precision of estimation),指估计结果(均数、区间等)的准确程度或可信度的度量,表示估计值与真实值之间的接近程度,通常用误差范围或标准误差等指标反映。

置信下限-统计

置信下限(lower confidence limit),指置信区间下侧的边界值。

置信上限-统计

置信上限(upper confidence limit),指置信区间上侧的边界值。

置信限-统计

置信限(confidence limit),指在给定置信水平下,通过样本统计量及其标准误差估计的总体参数所在的可能范围。

置信度-统计

置信度(confidence level),指置信区间理论上包含未知总体参数的可能性。

总体概率置信区间-统计

总体概率置信区间(confidence interval for population proportion),指n 次抽样结果得到的n 个置信度为(1-检验水准)的样本率的置信区间,这些区间理论上成功涵盖总体概率的可能性为(1-检验水准)。

总体均数置信区间-统计

总体均数置信区间(confidence interval for population mean),指n 次抽样结果得到的n 个置度为(1-检验水准)的样本均数的置信区间,这些区间理论上成功涵盖总体均数的可能性为(1-检验水准)。

置信区间-统计

置信区间(confidence interval),指由样本对某总体参数所做的区间估计,当重复抽样进行多次估计时,其中一定比率的区间将成功包含总体参数的真值。

区间估计-统计

区间估计(interval estimation),指根据样本对总体参数所在范围(区间)做出的估计,同时给出这一估计的置信度。

相合估计-统计

相合估计(consistent estimation),又称“一致估计”,指当样本容量趋于无穷大时,以高概率趋于真实参数取值的估计值。

无效估计-统计

无效估计(ineffective estimation),指相对于其他估计方法所得结果而言,具有较大方差的估计值。

有效估计-统计

有效估计(effective estimation),指相对于其他估计方法所得结果而言,具有较小方差的估计值。

有偏估计-统计

有偏估计(biased estimation),指在多次重复抽样的情况下,估计参数的期望值不等于总体参数的真实值。

无偏估计-无偏估计

无偏估计(unbiased estimation),指在多次重复抽样的情况下,估计参数的期望值等于总体参数的真实值。

点估计-统计

点估计(point estimation),指将相应的样本统计量直接作为总体参数的估计值。

双侧概率-统计

双侧概率(two-sided probability),又称“双尾概率(two-tailed probability)”,指在统计假设检验中,考虑两个方向极端结果的概率,即概率分布下的两侧尾部面积之和。

单侧概率-统计

单侧概率(one-sided probability),又称“单尾概率(one-tailed probability)”,指在统计假设检验中,只考虑可能产生一个方向的极端结果的概率, 即概率分布下的一侧尾部面积。可分为左侧概率和右侧概率。

t 界值-统计

t 界值(critical value of t),指在给定自由度和t 分布曲线下的尾部面积(即概率)时,与横轴对应的分界值。
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