写在前面

距离上次的笔记已经过了一个月了，下周三定量分析大作业的deadline要到了，现在作业还完全没动，不会写。打算通过这篇笔记回忆一下上课都讲了些什么。上篇讲到了BOX-COX变化，这篇从散点图开始。

散点图Scatter-Plot

散点图通过一个X-Y坐标轴来展现两个因素之间的相关性，是正相关、负相关、曲线相关还是不相关，相关的强度如何。另外，散点图也能帮助我们发现singular point(奇异点)，来发现一些问题。

使用案例：在奥运会上，110米跨栏这个项目时不时会打破之前的世界纪录，产生新的最好成绩。那么，人类在110米跨栏这个项目的上的成绩与时间有什么样的关系？我们可以通过每届奥运会110米栏的最佳成绩，来画出以下的散点图。得出这样一个结论：人类110米栏的水平是越来越高的，并且从图形来看，近似线性关系。

同时我们也注意到，在1896第一届奥运会的时候，最好成绩是17.6S，使整个图形有些偏离线性关系，这就是一个奇异点。猜测的原因可能是：1、战争因素：人们没有很愿意参加。2、技术因素：由于是第一次奥运会，可能计时方法不太对，计时不准。

110米栏人类最佳成绩与年份间的关系

相关性系数：

相关性系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，为正代表正相关，负为负相关。计算方法是两个变量的协方差除以单体标准差的积。abs|r(x,y)|越接近1，说明相关性越强。越接近0说明相关性越弱。ps:相关性跟因果关系是两个概念，定量分析上跟多的是分析相关性，因果关系需要基于杨哥科学设计的随机试验。

相关性系数公式

minitab中的位置：图形->散点图;统计->基本量统计->相关

检验假设

这部分理解每周检验的核心即可，不需要完全理解其数学含义。前面所介绍的各种图，主要还是为了给人以直观的感受，去粗略的做一些判断，相对来讲还处在一种“主观判断”的模式上。假设检验是一种更为严谨、也更为客观的方式。假设检验的思想是：

任何基于“数据”所下的结论，都会有犯错的可能性。理论上，我们可以控制这个犯错可能性的大小，来保证结论可信。

也就是说，假设检验不能保证结论100%正确，但是能保证结论是可信的，至于什么是可信，就是假设检验重点描述的东西。任何一个结论都可能会范两类错误，第一类：拒真。第二类：不拒伪。

假设检验中的I类与II类错误

在很多生活场景中的假设被设计成第一类错误是比第二类错误严重，因为犯一类错误的期望(可能性)常常是小于二类错误的。想犯第一类错误，需要主动拒绝原假设，这样犯一类错误就是主动、有成本的。而犯二类错误相比一类错误成本是更低的，比如司法体制中的举证实际上就是基于所有公民都没罪假设的，如果想判刑，需要拿出证据来拒绝“无罪”的原假设。而实际上有罪的人，再没人指控的情况下，可能不需要证明自己是无罪的，没有拒绝原假设，犯了二类错误。相比于人人需要自证清白的方式，这种方式降低了错判的可能性的同时也增加了漏判的可能性。是大多数国家司法体制中的“无罪推定”原则。总结来说，在做假设检验的时候，应该把我们“倾向”的结论作为原假设。

假设检验一般分为4个步骤：1、定义原假设和备选假设。2、开发并计算检验统计量。3、寻找统计分布，计算拒绝域。4、决策。

Z检验(单样本)

Z检验（Z Test）是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。首先做出原假设，比如u1=u2，即假定u1与u2无显著差异。然后计算Z值。最后拿计算出来的Z值推断发生概率P，得出假设的可信度。

Z值计算公式，X样本平均值，u已知总体平均值，S已知总体标准差，n样本容量

案例：还是接着上一篇，面包师是否偷工减料的问题。这次，我们随机抽查了25个PIE，并测量出了直径，同时我们已知对于PIE的直径总体来说，它的标准差是2。根据这些条件，我们首先做出原假设：面包店里的模具直径大于等于20cm，即u>=20。z = X样本均值-20.。根据上面z的计算的公式，可以得出z值为-0.985，假定I类错误的概率a=5%(通常为这个值)，通过查标准正态分布表，我们可以查出，z0.05=-1.645；z>z0.05是不在拒绝域内的，因此无法拒绝原假设。面包师没有偷工减料。上面的计算过程也可以用minitab直接算出。p代表，如果要拒绝目前假设，那我们允许的I类错误概率是多少(前面要求是5%)。

科学家没有接受这个结论，他继续搜集了25次数据，进行了重复试验。计算过程我们就不展开了，这里直接说结论。其中FirstSample是前25次，ALL是全部50次。结果如下，第一次的p>5%，不能拒绝原假设。第二次p<5%，拒绝原假设。

Z-Test结果

minitab中位置：统计->基本量统计->Z检验;图形->概率分布图

置信区间

概念：100（1-a）%置信区间：以100（1-a）%覆盖参数真值的一个区间。简单点说，就是目标值在某个范围内的概率是100(1-a)%的意思，这个比较好理解。这里要说明的是，95%置信区间不等价于我们在上一部分所得出的拒绝域的范围，在正态分布中，置信区间把左右两侧的不可信的部分都刨除了，而上面Z检验部分，我们只考虑了单向的拒绝域。这是跟我们的假设有关的。

Z检验下的置信区间

变换假设后的Z-Test结果

T检验(单样本及双样本)

T检验和Z检验很类似，主要的区别在于，T检验主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。例子如下：跟上面Z检验很类似。

T-Test单样本

双样本T检验公式

双样本案例：在上一篇介绍cox-box变化，人工降雨的案例中，我们最终通过cox-box变化得到了符合正态分布的数据。从直观上来看，人工降雨跟非人工降雨是有差距的。接下来我们接着这个案例，要回答的一个问题就是这个结论有多可信。首先我们假设这两组数据的差值是为0的。最终的结果如下,人工降雨的确是有效的。

双样本T检验公式

人工降雨案例中T检验双样本结果

minitab中位置：统计->基本量统计->T检验(双样本);