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稳健性检验!稳健性检验

什么是稳健性检验? 论文中,我们常常要求要做稳健性检验,那么什么是稳健性检验呢?...如果我们发现 A 不成立,那么我们则应该在稳健性检验中用 E 方法重新检验....在稳健性检验中,我们可以通过扩宽时间长度或者缩短时间长度来检验我们的结论。...,包括安慰剂检验,平行趋势检验等等,类似的文章周茂 (2019) ;朱晓文 (2019) ;梁斌 (2020) ;陈冬华 (2018) 同样李卫兵 (2019) 也在使用RD估计时,辅助进行了RD检验有效性检验...Stata:一行代码实现安慰剂检验-permute acreg:允许干扰项随意相关的稳健性标准误 aoeplacebo:地理安慰剂检验 专题:倍分法DID 多期DID之安慰剂检验、平行趋势检验 专题:内生性

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t检验和u检验_均匀性检验界值表

应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。...应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验。 用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。...至于其他的White检验、Brusch-pagan检验(异方差的检验方法)、还有序列相关的t检验、DW检验基本原来是相同的。 关于异方差检验、序列相关的检验其中存在不同的地方,但是思想基本是相同的。...那么我们验证其中的参数的估计是不是显著的,就用t检验。 t检验与F检验有什么区别 1.检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。...其他表述: t检验与方差分析,主要差异在于,t检验一般使用在单样本或双样本的检验,方差分析用于2个样本以上的总体均值的检验.同样,双样本也可以使用方差分析, 多样本也可以使用t检验,不过,t检验只能是所有总体两两检验而已

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    SPSS参数检验 | 假设检验

    当总体分布已知的情况下,利用样本数据对总体包含的参数进行推断的问题就是参数检验问题,参数检验不仅能够对一个总体的参数进行推断,还能比较两个或多个总体的参数。...在参数检验这章主要介绍平均值检验、单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。 ?...在正式介绍本章内容之前,我们先来了解一下关于假设检验的相关内容: 两个样本某变量的均值不同,其差异是否具有统计意义,能否说明总体之间存在的差异,这些都是研究工作中经常提出的问题,解决它们就需要进行假设检验...3.假设检验的一般步骤: ①提出零假设(H0) 根据检验的目标,对需要检验的最终结果提出一个零假设。例如,需要检验一个班同学的平均身高是否等于170,即可以做出零假设,H0:h=170。...②选择检验统计量 假设检验中,总是通过计算检验统计量的概率值进行判断,这些统计量服从或近似服从已知的某种分布,常用的有t分布、F分布等。

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    T检验

    什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。...,由于备择假设中包含≠,拒绝域分布在两侧: 类别2称为单尾检验 备择假设中包含>的情形,拒绝域在数轴右侧: 备择假设中包含<的情形,拒绝域在数轴左侧: t检验的分类 t检验分为单总体t...检验和双总体t检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。...双总体t检验 检验两个样本各自所代表的总体的均值差异是否显著,包括独立样本t检验和配对样本t检验。 独立样本t检验 检验两个独立样本所代表的总体均值差异是否显著。...t=4之后的曲线下面积其实就是P值: 为什么t统计量服从t分布 单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 可将两配对样本对应元素做差,得到新样本,这个新样本可视作单样本,与单样本t检验统计量证明方法相同

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    如何测试代理有效性

    作为一个专业的互联网工作者,知道如何测试代理有效性对于开发者来说非常重要。下面是一些测试代理有效性的知识点和技巧,希望能够帮助到你:1....发送HTTP请求: 测试代理有效性的第一步是发送HTTP请求,可以使用Python的第三方库,如Requests、urllib等来发送请求。...多次测试: 为了确保代理的有效性和稳定性,建议多次进行测试。可以设置一个循环,多次发送请求并检查响应结果。如果代理无效或速度过慢,可以尝试其他代理或重新测试。5....IP黑名单检查: 有些网站会对代理服务器进行封禁,因此在测试代理有效性时,可以通过检查代理的IP地址是否在黑名单中,来判断代理是否可用。10....使用开源工具: 除了自己编写代码进行测试,还可以使用一些开源工具来测试代理有效性,如ProxyJudge、ProxyBroker等。这些工具可以更快速地完成代理测试,并提供更多的功能和统计数据。

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    R语言线性趋势检验:Cochran Armitage 检验

    Cochran Armitage检验是一种线性趋势检验,常用于自变量是有序分类变量,而因变量是二分类变量的资料,可以用来检验自变量和因变量存不存在线性趋势。...注意和Cochran-Mantel-Haenszel检验区分,CMH检验是研究两个分类变量之间关联性的一种检验方法。...关于CMH检验的内容可以参考之前的推文:R语言卡方检验方法总结 换句话说,在2 x 2表格数据的基础上,引入了第三个分类变量,称之为混杂变量。...混杂变量的引入使得CMH检验可以用于分析分层样本,作为生物统计学领域的一种常用技术,该检验常用于疾病对照研究。...下面是CMH检验的一个补充。 默认的CMH检验只能进行3个变量的检验,vcdExtra中的CMHtest()可以进行两个变量的CMH检验

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    SAP QM 源检验检验批特殊之处

    SAP QM 源检验检验批特殊之处SAP QM里Source Inspection虽然在项目实践中极为不常用,但是以笔者的经验来看,在找项目参加技术面试的时候,却经常有面试官问到这个流程,用以考察候选者的...检验批# 10000000672是一个源检验(Source Inspection)流程里的检验批,它是根据采购订单4500001239使用事务代码QI07而触发的。...它的inspection type以及Inspection Lot origin都跟采购订单收货过账触发的检验批一样。...2, 这个Source Inspection的检验批的特殊之处:a), 它的System status: REL CALC, 没有SPRQ。b), 检验批上的Insp.Stock选项没有被勾选。...之所以有这3个特殊之处,是因为source inspection的检验批是根据采购订单单据来触发的,而非采购订单收货过账而触发的,所以它与质检库存无关。

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    假设检验

    假设检验 原假设与备择假设 显著性水平 两类错误 单侧检验 单个总体均值的假设检验 两个总体参数的假设检验 匹配样本的假设检验 假设检验 原假设与备择假设 原假设:又叫零假设,指的是待检验的假设。...单侧检验 实际生活中,我们希望想要进行检验的假设统计量可能带有方向性,这个时候检验统计量一般会有一个我们能够容忍的上限或者下限,这种情况下的检验我们称之为单侧检验。...单侧检验问题一般分为两大类: 左单侧检验:又叫下限检验,指的是被检验统计量的取值有一个下限,当检验统计量的值低于该下限时,我们拒绝原假设 右单侧检验:又叫上限检验,与上限检验刚好相反。...单侧检验与双侧检验最大的不同时它们的拒绝域往往是朝向某一方的,下限检验的拒绝域往往趋向 ,故也叫作左单侧检验。...两个总体参数的假设检验 匹配样本的假设检验 在实际检验的过程中还存在一种匹配样本,由于这种样本数据本身的一些特点使得再进行假设检验时与一般的假设检验有所区别。

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    卡方检验

    卡方检验常用于以下情况: 检验两个分类变量之间是否存在关联性,例如性别和吸烟习惯之间的关联性。 检验一个分类变量在不同组之间的分布差异,例如不同年龄组中的偏好。...检验观察到的数据与期望的理论分布之间的差异,例如检验一个骰子是否均匀。 在卡方检验中,如果计算得到的卡方值显著大于临界值,就可以拒绝原假设,即认为变量之间存在关联或差异。...卡方分布有多种检验应用,最常用的莫过于 Pearson卡方检验 基础概念 实际频数 卡方检验核心可以理解为判断两个分布之间有多大关系,用于描述分布的只能依靠采样的样本,那么样本如何表示分布呢,用的就是频数...该检验方法广泛应用于分类变量(categorical data)的独立性检验中,也可用于分类变量的比较检验中。...分类变量的独立性检验 检验两个变量分布是否相互独立。

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    卡方线性趋势检验_SPSS:趋势卡方检验

    SPSS:趋势卡方检验 毕业季接近尾声,通过答辩的各位同学们即将开始新的旅程。回顾论文点滴,想必既有心酸又充满欣慰。...如果想比较男性、女性患者人数随年份变化的趋势是否有差异,那么就需采用趋势卡方检验的方法进行分析。 在这里将趋势卡方检验的具体操作一并跟大家分享: 打开SPSS数据库 首先对数据进行加权。...点击“数据”—“加权个案” 点击“分析”—“描述”—“交叉表格”: 接着点击“Statistics…”,选择“卡方” 上面第三个表格中的“线性关联”即为趋势卡方检验的结果,在这个例子里,卡方值为34.364...这里,借用该同学是否要做趋势卡方检验这个例子,是想说明一个小小的问题:统计分析方法服务于临床研究目的,所以,选择什么统计分析方法依赖于临床研究者打算阐明的问题。

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    SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符?

    SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符? 如下检验批号 890000045939, 结果录入界面,第二个特性里,取样数量是50个。...实际上,该检验批对应的检验计划里, 采样过程L-1-0.40的设置, 采样方案是G03, 检查其采样表设置, 检验批数量是660PC, 按照取样表,该检验批里取样数量应该是32。...QP61 看检验计划的修改记录, 11月22日有人修改了该检验特性的取样策略,从L-1-1.00 改成了L-1-0.40 。...执行事务代码QDV3, 去看L-1-1.00这个取样策略, 按照这个取样表,当检验批数量为501到3200之间的时候,取样数量就是50。...检验批是在此次修改之前创建的,所以检验批里的取样数量是根据老的取样策略L-1-1.00来计算出来的。 2019-11-27 写于苏州市。

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    假设检验

    假设检验的元素 原假设H0H_{0} : 关于一个或多个总体常数 备择假设HaH_{a} : 如果我们决定拒绝原假设则将接受的假设 检验统计量 : 由样本数据计算的 拒绝域 : 使得原假设被拒绝的检验统计量的取值...结论 : 作出接受还是拒绝原假设的决策 构建假设检验的步骤: 确定想要的结果(放在备择项),设立好原假设、备择假设 构建统计量,给定α\alpha 计算p值和置信区间,以及β\beta...为了便于理解,分别对三类假设检验给出案例分析 两边的假设检验 单边(左边)的假设检验 单边(右边)的假设检验 原假设和备择假设是一个完备事件组,而且相互对立。...在一项假设检验中,原假设和备择假设必有一个成立,而且只有一个成立。...评价指标介绍 假设检验的两类错误: 第 I 类错误(弃真错误):原假设为真时拒绝原假设;第 I 类错误的概率记为α\alpha。 第 II 类错误(取伪错误):原假设为假时未拒绝原假设。

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