本文大纲

推理性统计

1. 概率分布

离散型分布

连续性分布

• 计算一个班上同学的身高
• 计算公司里员工的薪资
• 计算平均每个月的花销

  正态分布

  
  正态分布具有很强的预测性，要判断某个数出现的概率，就可以用该数与平均值的差值除以标准差，比如说结果是1.5个标准差，介于1~2个标准差中间，那么该数出现的概率就是68.2%~95.5%。

  2. 假设检验

  
  

补充扩展：假设检验

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研究假设与零假设

• 研究假设：H又称为备择假设，是研究者想收集证据予以支持的假设。

• 零假设：H又称为原假设、虚无假设、无效假设，是研究者想收集证据予以反对的假设。

  假设检验的逻辑

• 第一步：提出关于总体的研究假设（H又称为备择假设），收集样本数据。

• 第二步：以退为进，假设零假设（H又称为原假设、虚无假设、无效假设）是正确的，构建比较分布（如正态分布、t分布、F分布等）。
• 第三步：计算样本数据在比较分布中的位置。
• 第四步：将结果与临界值进行比较。
• 第五步：若为小概率事件，则接受研究假设H1；反之则拒绝H1（无法拒绝零假设H0）。

小概率事件与临界值

• P<0.05为小概率事件
• 在正态分布中，P=0.05对应的临界值为±1.96

当样本不是个体，而是一组时，如何做假设检验

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均值的抽样分布：

• 均值μ与整体分布的均值μ相同，μμ=53
• 标准误差

样本分布的假设检验：

1. 提出H：传播学改变了学生使用填充词的频率
2. 以退为进：若H正确，则均值的抽样分布如下
3. 样本均值为48，则
4. -3.57<-1.96，是小概率事件（标准正态分布中，定义小概率事件为<5%，左侧对应的值为-1.96）
5. 拒绝H，接受H，传播学课程有效