独立性检验怎么判断是否有关系(独立性怎么判断)

• 1. 为什么独立性检验是大概率事件？
• 2. bg检验怎么判断是否存在自相关？
• 3. SPSS如何独立性检验？
• 4. 概率论中的怎么证明两个随机变量独立？
• 5. 独立性检验k方的推导？
• 6. 独立性检验有什么简便的方法计算？

1、为什么独立性检验是大概率事件？

所谓独立性检验，指的是其利用了“两个互独立的事件同时发生的概率，等于两件事单独发生的概率的乘积”的原理进行检验。

独立性检验的原假设是两个变量独立。大家知道，原假设就是要被怼翻的，所以如果假设检验不通过（P值小于0.05），就能拒绝原假设，认为两个变量有关系。

2、bg检验怎么判断是否存在自相关？

BG检验（Breusch-Godfrey检验）是一种检验线性回归模型中残差是否存在自相关的方法。下面介绍如何通过BG检验来判断残差是否存在自相关：

1. 首先进行线性回归分析，得到线性回归模型的残差序列。

2. 对残差序列进行平方，得到残差平方序列。

3. 构建一个辅助回归模型，将残差平方序列作为因变量，将自变量设置为原始模型的所有自变量加上它们的滞后项，即残差的k阶滞后（k通常设置为1或2）。

4. 对辅助模型进行回归分析，得到模型的R2值和相应的F检验值。

5. 如果F检验值显著大于临界值，那么就拒绝原假设，认为残差具有自相关性；反之，如果F检验值小于临界值，那么就无法拒绝原假设，认为残差没有自相关性。

需要注意的是，BG检验通常只能检验低阶自相关，如果存在高阶自相关，可能需要使用其他方法进行检验和处理。同时，在进行BG检验前还需进行残差正态性检验和异方差性检验等前提性检验，并对数据进行适当的预处理，以确保检验结果的可靠性和准确性。

BG检验是判断回归模型误差项是否呈现自相关的一种方法，判断是否存在自相关的一种方法是通过BG检验的P值来确定的。1. 如果BG检验得到的P值小于0.05，说明误差项呈现自相关，即存在自相关。2. BG检验的本质是用残差平方拟合残差自回归模型，然后比较残差平方和和自回归模型的平方和，若存在自相关，残差平方和会更大，从而导致P值小于0.05。3. 用BG检验判断是否存在自相关时，需要注意一些前提条件，如误差项的正态分布、误差项的独立性等，这也是需要考虑的因素。

通过DW值是判断残差是否存在自相关的，如果需要检验原始数据是否存在自相关，比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法，通过观察自相关图来判断

3、SPSS如何独立性检验？

在SPSS里设置三个变量：满意程度、是否报班、人数然后将人数变量人数加权（在菜单栏选择数据——加权变量）最后选择卡方检验（在菜单栏选择分析——描述分析——交叉分析，在当中选择卡方值就可以了）

4、概率论中的怎么证明两个随机变量独立？

随机变量独立的充要条件：

对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；

对于离散型随机变量有回：P(AB)=P(A)P(B)

概率为P 设X,Y两随机变量，密答度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。

常用的证明方法有三种：

1、证明P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B)

2、证明 p(x,y)=q(x)r(y)

3、证明 F(x,y)=G(x)H(y)。

在自然界和现实生活中，一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中，根据它们是否有必然的因果联系，可以分成两大类：

一类是确定性现象，指在一定条件下，必定会导致某种确定的结果。例如，同性电荷相互排斥，异性电和相互吸引；在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。

另一类是不确定性现象这类现象在一定条件下的结果是不确定的，即人们在未作观察或试验之前，不能预知其结果。例如，向桌上抛一枚硬币，我们不能预知向上的是正面还是反面随机地找一户家庭调查其收入情况，我们亦不能预知其收入是多少。

在相同的情况下，会出现这种不确定的结果的原因：

我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素是人们无法事先预料的。但另一方面，对这些不确定性现象进行大量、重复的实验时，人们会发现，其结果会出现某种“统计规律性”：重复抛一枚硬币多次，出现正、反两面的次数大致会各占一半；

调查多户家庭，其收入会呈现“两头小，中间大”的状况，即处于中间状态的是大多数。这种在每次试验中呈现不确定性，而在大量重复试验中又呈现某种统计规律性的现象较随机现象。概率统计就是研究随机现象并揭示其统计规律性的一个数学分支，它在自然科学及社会科学的诸多领域都有着广泛的应用。

5、独立性检验k方的推导？

假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为：y1y2，总计x1aba+bx2cdc+d，总计a+cb+da+b+c+d，若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）K^2=n（ad-bc）^2/[（a+b）（c+d）（a+c）（b+d）]，其中n=a+b+c+d为样本容量。

K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。高校网

6、独立性检验有什么简便的方法计算？

K^2=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，n=a+b+c+d。

独立性检验是统计学的一种检验方式。与适合性检验同属于X2检验（即卡方检验，英文名：chi square test）它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。

独立性检验简介

独立性检验是统计学的一种检验方式，与适合性检验同属于X2检验，即卡方检验（英文名：chi square test），它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。

由联表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方），K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。