參數估計與假設參數估假設檢驗與單樣本T檢兩樣本T檢方差分析(分類變量和連續變量關系檢驗相關分析(兩連續變量關系檢驗卡方檢驗(兩分類變量關系檢驗1參數估 想知道當年住宅價格增長率是否達到了?定的閥值,比如2總體 組成總體

樣–從總體抽取的部分個 –統計量由樣本獲取，用于對總體的參數進行估μxσs3 S估

495的置信區間代表參數估計值均值的標準誤差是衡量估計的均值的變異程均值的標準誤差隨樣本的標準差變化而變n均值的標準誤差s衡量樣本均值的變異nX均值標準誤差 5 樣本均值 置信度，自由度為樣本量- 均值的標準誤差ssx s為滿足正態性假設，可以驗證總體分布是近似正態的應用中心極限定理“足夠大”表示大于30個樣本如果數據嚴重偏態，則需 對稱則6 07.2假設檢驗與單樣本T78假設檢驗的兩類錯實際檢驗H0為H0為無法原假III原假設為真時X的分

H1為真時X的分 955454060554540603763158546461624404060160240檢驗0假設H0:=0,首先計算t統計量t(x再根據T統計量相應的P值來判斷是 原假藍色部分藍色部分 反應變量類型預測變量的類型交叉表(列聯表)分兩樣本T檢驗(二分方差分析(多分類相關分注:兩等級變量之間的關系可以采用等級相關的方法,此處不做 07.3兩樣本T反應變量類型預測變量的類型交叉表(列聯表)分兩樣本T檢驗(二分方差分析(多分類相關分注:兩等級變量之間的關系可以采用等級相關的方法,此處不做 的消費是否的影響數據保存在”CREDITCARD_EXP”看上去好像有差異，但是是否統計上有意義HH021=22H121=22max(s,s22F=12min(s,s2212支男F統計量和顯著性水平F(組間變異,組內變異)=MSM/方差分反應變量類型預測變量的類型交叉表(列聯表)分兩樣本T檢驗(二分方差分析(多分類相關分注:兩等級變量之間的關系可以采用等級相關的方法,此處不做數據保存在”CREDITCARD_EXP”(萬元教育等總變

組間變 組內變 SSM+(7-(7-(3-SST=(3-6)2+(4-6)2+(5-6)2+(7-6)2+(8-6)2+(9-6)2=YYB(7-YA (5-2SSE=(3-4)2+(4-4)2+(5-4)2+(7-8)2+(8-8)2+(9-8)2=YYB(8-(4-YA SSM=3*(4-6)2+3*(8-6)2=F統計量和顯著性水平F(組間變異,組內變異)=MSM/因變量因變量原假設成立+= +無交互YijkijYijkijij因變量因變量原假設成立+自變量 自變量設定的均值++=+i++因變量因變量原假設成立+自變量 設定的均值+=+i+j+i*j+由模型解釋的變相關分反應變量類型預測變量的類型交叉表(列聯表)分相關分注:兩等級變量之間的關系可以采用等級相關的方法, 目前尚有一些客戶后沒預測變

反應方差法（OLS協方差分回邏邏 NegativeNegative-0Positive1CorrelationCoefficient代表總體的相關系數由樣本統計量r估計H0:原假設:相關系數不是p-p-PEARSON相關系參數方法、連續變量之間的相SPEARMAN相關系非參方法、又稱秩相關系 相關關系是一后，與之相應的另一個變量的值雖然不能確定，但是仍按照某種依賴關系在一定的范圍內變化。簡單相關分析是研究兩個變量之間相關關系的方法。按照變量性質的不同，所采用的相關分析方法也不同。對于連續變量，通常使用Pearson相關系數來描述變量間的相關關系；對于有序變量，則常使用Searan秩相關系數。

卡方檢反應變量類型預測變量的類型交叉表(列聯表)分相關分注:兩等級變量之間的關系可以采用等級相關的方法,汽 曾 標識與是否違約是否有關系法（OLS)被解釋變……………行百分比………解釋row變 xtab(~bankruptcy_ind+bad_ind,SASEG是否流是否流話費上話費上升、流失總是行（百分比 否否總總是45>是45>列連分析的原假 標識與是否違約無關即無論曾經是 ，違約的概率都