AP Statistics: AP的统计信息
学习AP统计的概念、示例问题和解释
例子问题
例子问题1:据美联社统计
我们将底特律的民主党支持率与达拉斯的民主党支持率进行比较。
在底特律，我们抽样调查了300人，其中208人是民主党人(693人)。
在达拉斯，我们抽样调查了350人，其中265人是民主党人(757人)。
064的p值是多少?
(假设是双尾检验。)
.0344
.0765
.0688
.0244
.0577
.0688
总百分比=
0.344是一个反面，所以。0688是两个反面。
(百分比在。9312级别是不同的。)
例子问题1:如何对两个比例之间的差异进行大样本显著性检验
示例问题3:据美联社统计
统计学家进行回归分析，得到的p值为0.1。研究中的变量之间很可能存在某种关系。
假
真正的
真正的
一般来说，0.1的p值不足以拒绝零假设，但这只是因为我们想在找到变量之间的关系之前获得高度的置信度。在这里，即使统计学家不能拒绝零假设，变量之间也极有可能存在关系。
例子问题1:均值和线性回归
对于一个数据集，最小二乘回归线有一个
基于这个置信区间，假设检验在
拒绝零假设，因为这个置信区间不包括
无法拒绝零假设，因为该置信区间不包括
没有足够的信息来做决定。
拒绝零假设，因为这个置信区间不包括
无法拒绝零假设，因为该置信区间不包括
拒绝零假设，因为这个置信区间不包括
注意，间隔不包括
任何置信区间都可以通过对其进行反演来创建假设检验，这是相当简单的，但这个概念是在研究生水平的统计理论中进行检验的。
例子问题1:据美联社统计
以下哪项是回归推理的不正确条件要求?
的任何给定值，响应必须在回归线上正常变化
残差图中的某种趋势/模式
有序对必须彼此独立
响应的标准差必须是constan
之间的线性关系
残差图中的某种趋势/模式
下面所有的选项都是正确的条件，除了关于残差图中某种趋势/模式的选项。为了使回归推理准确，我们需要查看感兴趣数据的残差图，并确保存在随机散点。随机散点表明有序对确实是相互独立的。在残差图中出现的任何类型的模式都不能满足这个要求，因此不能使我们成功地使用回归推理。
示例问题6:据美联社统计
例子问题1:意义
假设你进行配对
a的临界值
示例问题4:均值和线性回归
鲍勃想从统计学上确定中学男生的平均身高是否大于中学女生的平均身高。他想用一个显著性水平
第一步:我们需要使用2样本z检验，因为有2个样本，男孩和女孩。总体标准差，
第二步:这是一个片面的z测试，因为问题问的是男孩的平均身高更大比女孩的平均身高高。
第三步:显著性水平，或alpha，是
例子问题1:推理
如果一个测试的幂
从(测验)幂的统计定义来看，幂等于
因此我们要解的方程为:
例子问题1:据美联社统计
你和一个同学想要测试糖和脂肪对血糖水平的影响。
你的同学告诉你他们发现零假设是有效的，也就是说糖和脂肪对血糖水平的影响没有区别。
如果零假设是假的，会产生什么类型的错误?
I型
II型
既不
I型和II型
II型
第I类错误发生在零假设有效但被拒绝的情况下。
第二类错误发生在零假设为假，但未能被拒绝的情况下。
因为零假设是假的，但没有被拒绝，他们犯了第二类错误。
