假设检验到底是什么意思
1、所谓的假设检验就是我们在总体分布函数知道，但是具体的参数值不详，然后对总体的某些特性，比如期望、方差，提出数值假设，再根据抽样得到的样本情况来判断这个假设是否被接受（显著性水平的条件下）。
2、假设检验亦称“显著性检验”，假设检验用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。我就打个形象的比方吧。
3、假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。
常用的多元分析方法?
KMO检验 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是多元统计的因子分析中用于检验变量是否适合采用因子分析的方法，是度量因子分析效率的基本测度。KMO检验的统计量是变量之间相关系数与其偏相关系数的比值。 Bartlett检验 Bartlett检验（Bartlett Test）又称为Bartlett球形检验（Bartlett Test of Sphericity）。
聚类分析（Cluster Analysis）：这是一种无监督的机器学习方法，用于将相似的对象组合在一起，形成不同的组或“簇”。判别分析（Discriminant Analysis）：这是一种监督学习算法，用于确定哪些变量对于两组或多组之间的分离最有用。
多元统计分析方法主要包括线性回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、对应分析方法、典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。《多元统计分析方法》是2009年上海格致出版社出版的图书，作者是（德）巴克豪斯。本书主要讲解了多元统计分析中最常见的九种方法。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，其优缺点如下：优点：降维效果显著：PCA可以将原始数据集的维度降低，从而方便数据的可视化和处理。减少冗余信息：PCA可以从原始数据中提取出主要的特征，减少冗余信息的影响。
SPSS与判别分析
1、Method 栏选择进行逐步判别分析的方法 可供选择的判别分析方法有：l Wilkslambda 选项，每步都是Wilk 的概计量最小的进入判别函数 l Unexplained variance 选项，每步都是使各类不可解释的方差和最小的变量进入判别函数。
2、分析 为判别另外4个样品的组别，选择Fisher判别法建立判别函数对其进行判别。
3、这种情况可以通过比较分析结果中的正确分类的例数和总例数得出。将已知分类的数据导入spss软件中，点击分析，再点击分类，进入判别分析勾选框。将变量列表中的变量放入右侧的变量框中，将因变量（已知分组情况变量）放入分组变量框并定义好范围，点击继续，将自变量放入自变量框中。
4、怎么做fisher判别分析？卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。
5、第一步是整理数据，首先定义变量，这个不是很难。第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。
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