相关系数检验表
附表十:SPEARMAN等级相关系数临界值表
附表十:SPEARMAN等级相关系数临界值表附录附表一:随机数表________________________________________________________________________ _ 2 附表二:标准正态分布表___________________________________________________________________ 3 附表三:t分布临界值表____________________________________________________________________ 4 2,附表四:分布临界值表__________________________________________________________________ 5 附表五:F分布临界值表(α=0.05)________________________________________________________ 7 附表六:单样本K-S检验统计量表___________________________________________________________ 9 附表七:符号检验界域表__________________________________________________________________ 10 附表八:游程检验临界值表_________________________________________________________________ 11 附表九:相关系数临界值表________________________________________________________________ 12 附表十:Spearman等级相关系数临界值表___________________________________________________ 13 附表十一:Kendall 等级相关系数临界值表 ___________________________________________________14 附表十二:控制图系数表__________________________________________________________________ 15 附表一:随机数表附表二:标准正态分布表附表三:t分布临界值表(查表时注意:v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型) (左侧的示意图是单侧检验的情形)2,附表四:分布临界值表附表五:F分布临界值表(α=0.05)F分布临界值表(α=0.01)附表六:单样本K-S检验统计量表D,supF(x),F(x),,nxn0,,1,P(D,d)n附表七:符号检验界域表附表八:游程检验临界值表附表九:相关系数临界值表附表十:Spearman等级相关系数临界值表附表十一:Kendall等级相关系数临界值表 ,附表十二:控制图系数表。
柯克伦检验临界值表
柯克伦检验临界值表
柯克伦检验临界值表是统计学中一种用于检验相关系数是否显
著的工具。
柯克伦检验是一种非参数检验方法，适用于样本数据不满足正态分布的情况。
检验相关系数的显著性是为了判断两个变量之间是否存在显著的线
性关系。
柯克伦检验临界值表提供了在不同样本量和显著性水平下的临界值，用于判断相关系数是否显著。
在柯克伦检验中，我们首先计算样本相关系数r，然后根据样本量n 和显著性水平α，在柯克伦检验临界值表中找到对应的临界值。
如果计算的相关系数r大于临界值，就可以认为两个变量之间存在显著的线性关系。
柯克伦检验临界值表的创建过程是通过大量模拟实验得到的。
在每次模拟实验中，我们随机生成符合特定条件的变量，计算其相关系数，并记录下来。
重复进行多次模拟实验后，将这些相关系数按升序排列，并找到对应的临界值，形成柯克伦检验临界值表。
使用柯克伦检验临界值表时，需要注意样本量和显著性水平的选择。
通常来说，样本量越大，检验的功效越高，能够更准确地判断相关系数的显著性。
而显著性水平α的选择需要根据具体问题和研究目的来
确定。
总之，柯克伦检验临界值表是统计学中一种重要的工具，用于检验相关系数的显著性。
它提供了在不同样本量和显著性水平下的临界值，帮助研究者判断两个变量之间是否存在显著的线性关系。
2008-2011江西财经大学概率论与数理统计期末试卷及答案
2008-2011江西财经大学概率论与数理统计期末试卷及答案D)(C432171717372X X X X +++ )(D 321313131X X X ++4.在假设检验中，原假设0H ，备择假设1H ，显著性水平α，则检验的功效是指（ ） )(A 为假｝接受00|{H H P （B ）为假｝拒绝00|{H H P)(C 为真｝接受00|{H H P )(D 为真｝拒绝00|{H H P 5. 设),,,(21n X X X 为来自正态总体),(2σμN 的样本，μ已知，未知参数2σ的置信度α-1的置信区间为（ ）)(A ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--∑∑=-=)()(,)()(221222112n X n X n i i n i i ααχμχμ )(B ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---==∑∑)()(,)()(221122212n X n X ni i n i i ααχμχμ )(C ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----∑∑=-=)1()(,)1()(221222112n X n X n i i n i i ααχμχμ )(D ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----==∑∑)1()(,)1()(221122212n X n X ni i n i i ααχμχμ三、计算题（要求在答题纸上写出主要计算步骤及结果。
本题10分）两台车床加工同样的零件，第一台出现废品的概率为03.0，第二台出现废品的概率为02.0，加工出来的零件放在一起，并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍。
（1）求任取一个零件是合格品的概率；（2）如果任取一个零件是废品，求它是第二台机床加工的概率。
四、计算题（要求在答题纸上写出主要计算步骤及结果。
本题10分）设两个总体X 与Y 都服从正态分布)3,20(N ，今从总体X 与Y 中分别抽得容量101=n ，152=n 的两个相互独立的样本，Y X 、分别是总体X 与Y 的样本均值，求}5.0|{|>-Y X P 。
f检验表完整版
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【最新版】
目录
1.F 检验的概述
2.F 检验的步骤
3.F 检验的注意事项
4.F 检验的实际应用
正文
【1.F 检验的概述】
F 检验，全称为 Fisher 检验，是一种用于检验两个变量之间相关性的统计方法。
F 检验主要适用于两个变量均为正态分布，且其中一个变量与另一个变量存在线性关系的情况。
F 检验的计算公式为 F=（r/n-2）/（s/n），其中 r 为相关系数，n 为样本数量，s 为标准差。
F 检验的临界值通常需要查阅相关表格得出。
【2.F 检验的步骤】
F 检验的步骤如下：
（1）收集数据：收集两个变量的数据，并确保它们都是正态分布的。
（2）计算相关系数：使用相关系数公式计算两个变量之间的相关系数。
（3）计算 F 值：将相关系数的平方除以（n-2），再除以标准差的平方除以 n，得出 F 值。
（4）查阅临界值：根据样本数量和自由度（n-2），查阅 F 检验的临界值。
（5）比较 F 值和临界值：如果 F 值大于临界值，则拒绝原假设，
认为两个变量之间存在线性关系；如果 F 值小于临界值，则接受原假设，认为两个变量之间不存在线性关系。
【3.F 检验的注意事项】
在进行 F 检验时，需要注意以下几点：
（1）两个变量必须都是正态分布的。
（2）F 检验只能用于检验线性关系，不能用于检验非线性关系。
（3）F 检验的样本数量必须足够大，否则结果可能不准确。
Excel数据分析：相关系数、协方差、回归的案例演示「超详细！！」
Excel数据分析：相关系数、协方差、回归的案例演示「超详细！！」文末领取【旅游行业数据报告】1相关系数1. 相关系数的概念著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
相关系数的计算公式为：复相关系数(multiple correlation coefficient)：反映一个因变量与一组自变量(两个或两个以上)之间相关程度的指标。
它是包含所有变量在内的相关系数。
它可利用单相关系数和偏相关系数求得。
其计算公式为：当只有两个变量时，复相关系数就等于单相关系数。
Excel中的相关系数工具是单相关系数。
2. 相关系数工具的使用CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数，条件是每种变量的测量值都是对N 个对象进行观测所得到的。
（丢失任何对象的任何观测值都会导致在分析中忽略该对象。
）相关系数分析工具特别适合于当N 个对象中的每个对象都有两个以上的测量值变量的情况。
它提供一张输出表（相关矩阵），其中显示了应用于每个可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。
与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。
与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值与这两个测量值变量的表示单位无关。
（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，当重量单位从磅换算成千克时，相关系数的值并不改变。
统计学常用表格
统计学常用表格在统计学中，有许多不同类型的表格用于呈现和总结数据、分析结果以及实验设计。
以下是一些常用的统计学表格类型：交叉表（Cross Tabulation）：实验设计表（Experimental Design Table）：说明：统计学表格类型：1.频数表（Frequency Table）：描述变量各个取值的出现频率。
2.交叉表（Cross Tabulation）：将两个或多个变量的频数列在一个表格中，用于观察它们之间的关系。
3.描述统计表（Descriptive Statistics Table）：包括均值、中位数、标准差等描述性统计指标，用于概括数据分布的特征。
4.相关系数表（Correlation Table）：展示变量之间的相关关系，通常包括皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数。
5.回归分析表（Regression Analysis Table）：呈现回归模型的系数、标准误差、t统计量等信息。
6.方差分析表（Analysis of Variance Table）：用于展示方差分析的结果，包括组间方差、组内方差、F统计量等。
7.卡方检验表（Chi-Square Test Table）：展示卡方检验的结果，通常用于分析分类变量之间的关联。
8.生存分析表（Survival Analysis Table）：包括生存曲线、中位生存时间等，用于描述时间至事件发生的分布。
9.混淆矩阵（Confusion Matrix）：用于评估分类模型的性能，特别是在分类问题中。
10.ANOVA表（ANOVA Table）：用于分析方差，通常与方差分析一起使用，包括平方和、自由度、均方等。
11.正态性检验表（Normality Test Table）：用于检验数据是否符合正态分布。
12.实验设计表（Experimental Design Table）：描述实验设计中的因子水平、处理组合以及实验结果。
f检验表完整版
f检验表完整版【原创实用版】目录1.F 检验的概述2.F 检验的步骤3.F 检验的应用实例4.F 检验的局限性正文一、F 检验的概述F 检验，全称为 Fisher 检验，是一种用于检验两个变量间关系是否显著的统计方法。
它是由英国统计学家 Ronald Fisher 于 1925 年提出的，被广泛应用于实际数据的分析中。
F 检验的原理是基于 t 分布和卡方分布的，它能够判断两个变量间的相关性，为后续的建模和分析提供依据。
二、F 检验的步骤1.提出原假设和备选假设原假设：两个变量之间不存在显著关系。
备选假设：两个变量之间存在显著关系。
2.计算相关系数计算两个变量间的相关系数，如皮尔逊相关系数或者斯皮尔曼相关系数。
3.计算 F 值根据相关系数和自由度，计算 F 值。
4.计算 p 值根据 F 值和自由度，计算 p 值。
5.判断结论如果 p 值小于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两个变量之间存在显著关系；否则不拒绝原假设，认为两个变量之间不存在显著关系。
三、F 检验的应用实例F 检验在实际应用中十分广泛，例如在经济学、教育学、心理学等领域。
以下是一个简单的实例：假设我们想要研究某地区居民的收入水平与教育程度是否存在关系。
首先，我们需要收集相关数据，包括每个居民的收入和教育程度。
然后，计算这两个变量间的相关系数。
接着，根据相关系数和自由度，计算 F 值。
最后，根据 p 值和显著性水平α，判断收入水平与教育程度是否存在显著关系。
四、F 检验的局限性虽然 F 检验在实际应用中具有较高的准确性，但它也存在一定的局限性：1.对样本量和变量间的相关性要求较高，当样本量较小或者变量间相关性较弱时，F 检验的结果可能不准确。
2.F 检验只能判断两个变量之间是否存在关系，不能说明具体的关系类型和强度。
3.F 检验是基于假设检验的，当原假设和备选假设设立不合理时，F 检验的结果可能不准确。
综上所述，F 检验是一种重要的统计方法，用于检验两个变量间关系是否显著。
相关系数检验表 3篇
相关系数检验表第一篇：什么是相关系数检验在统计学中，相关系数是描述两个变量之间线性相关程度的一种指标。
相关系数范围在-1到+1之间，数字越接近-1表示负相关性越强，数字越接近+1表示正相关性越强，数字为0则表示没有相关性。
相关系数检验就是通过计算相关系数，进而判断两个变量之间是否存在显著的相关性。
在实际应用中，相关系数检验被广泛地应用于各个领域，比如医学、经济学、社会学等等。
相关系数检验的方法有很多，其中最常用的方法是皮尔逊相关系数检验。
这种方法可以用来判定两个变量是否在95%的置信水平下相关。
如果得出的p值小于0.05，则表明两个变量存在显著的相关性。
需要注意的是，相关系数检验只能检验两个变量之间的线性相关性，不能检验非线性相关性，也不能确定因果关系。
此外，相关系数检验只能检验两个连续变量之间的相关性，不能检验两个分类变量之间的相关性。
第二篇：皮尔逊相关系数检验的计算方法皮尔逊相关系数检验是应用最广泛的相关系数检验方法之一。
它计算的是两个连续变量之间的线性相关程度。
皮尔逊相关系数可以通过下面的公式计算得出：$$r = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}}$$其中，r表示皮尔逊相关系数，n表示样本个数，x和y分别表示两个变量的取值，$\bar{x}$和$\bar{y}$分别表示x和y的平均值。
在计算皮尔逊相关系数时，需要先计算两个变量的均值和标准差。
然后，根据上述公式进行计算即可得出皮尔逊相关系数。
得出皮尔逊相关系数之后，还需要进行假设检验。
通常情况下，我们将相关系数与零进行比较，如果得出的p值小于0.05，则表明两个变量之间存在显著的相关性。
第三篇：如何进行相关系数检验进行相关系数检验需要三个步骤。
实验数据分析方法_回归分析
例 试利用40个B型旋涡星系SD的氢含量(MH／MT)、色 指数(B－V)0的资料，求出它们之间的回归关系，并检验 回归结果是否显著。（见书P125）
实验数据分析方法_Chap.6
14
(二) 相关系数检验法
回归平方和U反映了在y的总变化中由于x与y的线
性关系而引起的部分。因此，可以用U在总平方
和lyy中所占的比例大小来衡量回归效果好坏．通
实验数据分析方法_Chap.6
9
6.1.2 回归方程的显著性检验
在前一小节中，我们在两个变量大致成线性关系的假定下，利 用最小二乘法得到了描述这两个变量相关关系的回归直线方程。 就这种数学方法本身而言，可以不加任何条件的约束：对任一
组数据(xk,yk),k＝1-N，都可由回归方程组求出一组b0,b, 从而得
常，用r2表示比值U／lyy，并称 的相关系数。
ra
Fa(为1,Nx与2)y
(N2)Fa(1,N2)
由r的定义可知r＜l。当r的绝对值较大时，说明y与x的线 性相关较密切；r的绝对值较小时，说明y与x的线性相关程 度较弱，这时散点离回归直线较分散；当r＝1时，所有的 点都在回归直线上，表示y与x完全线性相关；而当r＝0时， 则表示y与x毫无线性关系。下图显示了不同线性相关系数
衡量回归效果好坏的标准
在回归分析中，通常把因变量y看作为随机变量，并称某
一次观测的实际观测值yk与它的平均值 y 的差 y k 为y 离差， N次观测的离差平方和称为总平方和，用lyy表示，即:
实验数据分析方法_Chap.6
N
lyy ( yk y)2,10 k 1
将总平方和进行分解，有: ly y(y k y )2 (y k y ˆk) (y ˆk y )2