t检验能用来检验两组数据是否有显著差异性
如何学好概率论？ 下一学期学概率论，打算趁寒假预习一下。希望可以有学霸作答，可以推一下网课或者教材。蟹蟹。
统计学能学到什么东西啊，主要做什么 统计学就是研究总体数量及其数量关系的科学.你要想更好的认识社会现象就该好好学习统计的，掌握了统计方法来分析事物的数量特征，能更好的认识事物的本质和规律性.
正态分布中“sigma原则”，“2sigma原则”，“3sigma原则”分别是什么原则？ 正态分布中“2113sigma原则”、“2sigma原则”、“3sigma原则”分别是：5261sigma原则：数值分布在4102（μ-σ，μ+σ）中的概率1653为0.6526；2sigma原则：数值分布在（μ-2σ，μ+2σ）中的概率为0.9544；3sigma原则：数值分布在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为0.9974；其中在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值x=μ即为图像的对称轴。由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。由此可见X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。扩展资料：正态分布中的参数含义：1、正态分布有两个参数，即期望（均数）μ和标准差σ，σ2为方差。2、正态分布具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。3、μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越。
面板数据模型估计一般要做哪些步骤 步骤一：2113分析数据的平稳性（单5261位根检验）。按照正规程序，4102面板数据模型在回1653归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。步骤二：协整检验或模型修正。情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。步骤三：面板模型的选择与回归。面板数据模型的选择通常有三种形式：一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量。
请教关于离群值的处理问题 我们在分析数据的时候，经常会碰到某些数据远远大于或小于其他数据，这些明显偏离的数据就是离群值，也叫奇异值、极端值。离群值产生的原因大致有两点：1.总体固有变异的极端表现，这是真实而正常的数据，只是在这次实验中表现的有些极端，这类离群值与其余观测值属于同一总体。2.由于试验条件和实验方法的偶然性，或观测、记录、计算时的失误所产生的结果，是一种非正常的、错误的数据，这些数据与其余观测值不属于同一总体。由于数据的分布不同，判断离群值的方法也有所差别，在此只介绍国标GB/T4883-2008对于正态分布情况下的离群值判断方法，其他分布情况下，我还没有找到相关资料。对于离群值，国标也有一些概念定义：1.检出水平为检验出离群值而指定的统计检验的显著性水平，和大多数检验一样，α一般为0.052.剔除水平为检验出离群值是否为高度离群值而指定的统计检验的显著性水平，剔除水平α*不应超过检出水平α，通常为0.01，个人认为这个剔除水平就是判断该离群值是否需要实际剔除，也就是说该离群值有可能是第二类原因产生的非正常样本数据。3.统计离群值在剔除水平下统计检验为显著的离群值4.歧离值在检出水平下显著，而在剔除水平下不显著的。
