統計的遮撥法:虛無假設與對立假設





統計

http://episte.math.ntu.edu.tw/articles/mm/mm_03_3_07/index.html



(甲) 統計要做什麼事 (乙)統計測度 (丙)敘述性統計測度 (丁)概率空間的意義: (戊)概率函數: (己)參數 (庚)小結: 







遮撥法

http://blog.pixnet.net/tomonana/post/12781374



否定性的詮釋(遮詮);遮撥:非....非....



反言若正─透過反面的話語來說明正面的話。



有心俱是實,無心俱是幻;無心俱是實,有心俱是幻。



┌Leave for ┐

「去」中國化┤ ├語言的表述所隱涵的兩面性。

└leave from┘



對立的、矛盾的→對立的、辯證的→和合的、同一的。



真空等於妙有→1-1=1-0.9999999999....

(1=整全、根源、總體;0.99999...=生生不息);

但是0不等於0.0000000000000001。



想像:Imagination

類比:Analogy

隱喻:Metaphor

推理:Reasonion



有文學的哲學是空的,沒有哲學的文學是盲的。

沒有感知的概念是空的,沒有概念的感知是盲的。







負負得正, 非"虛無", 那對立面即"有"





虛無假設(null hypothesis)與對立假設(alternative hypothesis).

http://www.wretch.cc/blog/daimond&article_id=8238046



藉由虛無假設被推翻的結果,就可以證明你要的結論是什麼。



   研究假設(research hypothesis)

  指研究者在進行研究之前,根據個人對問題的了解,與以往有關研究及理論解釋,提出暫時性的答案。研究假設可視為研究者希望得到某種結果或問題答案的假設。不過,希望必須合理,必須根據事實推理,所以研究假設是一種推理性的解釋。與研究假設相對者為統計假設(statistical hypothesis)。



  統計假設(statistical hypothesis)

  指將研究假設改用統計學的術語陳述出來的假設。按假設的陳述方式,統計假設又有虛無假設對立假設之分。假設有A與B兩所小學,分屬大都市與小鄉鎮兩行政區,研究者發現,A校兒童在智力上似有高於B校的現象,於是計畫抽樣測驗該兩校的兒童,從而比較其智商間有無差別。





理論道破是簡單, 難在實務計算& SPSS.



http://www.sinter.com.tw/spss/base/14models.htm



SPSS 14.0 中文版家族產品14個模組功能與相關統計方法:








































Base 全方位資料處理及統計分析模組









































OLAP報表



樞軸表



描述性統計量



次數分配



交叉分析



比較平均數



T檢定



單因子ANOVA



單變量線性模式



相關分析



線性迴歸



曲線估計



K平均數集群



TwoStep集群



階層集群分析



判別分析



因子分析



信度分析



多元尺度法



無母數檢定



定義複選題



互動式圖形



Chart Builder



GPL



Regression Models 進階迴歸模型,幫助您建立更廣泛的統計應用模型















二項式logistic迴歸



多項式logistic迴歸



Probit 分析



加權最小平方法



受限的非線性迴歸



二階段最小平方法



Advanced Models 建立高階的統計模型/方法,幫助您做更複雜的統計分析




















變異數成分估計



對數線性模式



階層性的對數線性模型



順序尺度迴歸



一般線性模型



Life tables



Kaplan-Meier



Cox Regression



Cox Regression with Time-Dep. Covariates



Tables 將您所需的統計量及分析結果展現在客製化的表格上

















可選擇20多種統計量,包括平均數、行列的百分比及其他



製作表格可至三維度的陳列:列、行、層



以堆疊或巢狀的方式展示資料變數,新增隱藏類別小計



製作問卷調查常用的複選題分析表,並新增複選題顯著性檢定



Trends 更強而有力的預測工具,讓您更快更精準地掌握未來趨勢

專為執行時間序列分析的模組:





















Autoregression



Exponential Smoothing



ARIMA



Seasonal Decomposition



Spectral Plots



Time Series Modeler



Expert Modeler



 



 



Categories 挖掘出隱含在類別資料中的相互關係






類別迴歸分析(CATREG)



arrow
arrow
    全站熱搜

    chilean 發表在 痞客邦 留言(4) 人氣()


    留言列表 留言列表

    禁止留言