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化肥专用管能否定处理变量

发表时间：2020-11-28 11:14:52

　　二）外部的基准分布有时理论也给出了一个化肥专用管特定的基准分布，例如，实验者可能组织一个有k个参与者的博弈实验，其支付函数只有***的混合策略纳什均衡P1，…，P。这时实验者可能想要检验假设：所观察的策略的频率n1，…，n代表从基准分布P1，…，Pκ中抽取的N=结果C为自由度为k-1的x2分布（开方分布），可将计算的值与标准表格对照，以决定否定零假设的置信度。起初的外部基准分布可以是完全根据经验而不是理论。例如，假设你正与某教授进行一项已广为流传的著作中的实验，可使用作者公布的数据（如果公开的数据不够，可直接向他索取原始数据），可以估计一个适当的参数分布（如正态分布或二项分布），并使用这一分布作为你的基准分布，接着就看是否能否定一般形式的零假设—例如，你的数据的均值与他的相同（基准均值），另外，如果你的软件允许可用他的化肥专用管数据的确切的经验分布作为你的基准分布，然后就可以用通常的非参数检验，如 Wilcoxon与引导程序，来了解是否能拒绝通常的零假设在这一例子中否定零假设失败就说明了你成功地复制了某教授的结论。

　　（三）更多的统计检验迄今为止涉及的检验统计量—正态样本均值，合并t与匹配t, Wilcoxon T，二项分布Z,x2统计（开方统计，chi- squared statistics ）-并不仅仅对假设检验有用，从一开始，x2统计即便是在缺乏理论的基准分布时也是便于使用的。例如，你可能想知道在博弈论实验中是否诸如指令与反馈信息等处理变量会影响策。略频率，标准的方法就是画一个偶然事件表（列联表， contingency table）（列表示各处理变量，行表示策略），并对整张表计算一个类似于C的x2统计量，计算值大的话就化肥专用管能否定处理变量没有效果的零假设还有许多其他的统计检验与偶然事件表有联系，最有名的就是费雪的精确检验。对于偶然事件表而言其特有的行与列的总数都受到实验设计或任务特点的限制。

　　有一些一般意义检验统计，将经验分布与参考分布进行比较Kolmogorov- Smirnoff统计量度量了两个累积分布函数间的***差距。当基础的总体分布与足够大的检验统计量的值一样时，你可以否定零假设迄今为止谈到的检验只能处理单个处理变量，假设在实验中包含了多个处理变量，并且采用（多变量的）正态基准分布，那么就可以采用传统的方差分析方法（ ANOVA）。方差分析将数据中的偏差分配到每一个处理变量与残差方差中，在处理变量无效果的零假设条件下，正确的方差比较符合F分布（由R.A.费雪发现）。