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楼主: wuyinhao

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[数据挖掘理论与案例] 小样本条件下的统计方法 [推广有奖]

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wuyinhao 发表于 2012-7-13 11:54:26 |AI写论文

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统计学的原理大致是“通过对大量数据的分析找出其中潜在的规律”，那么一般意义上讲只有对大样本容量数据做分析得到的结论才可靠，但是实际工作中很难得到大样本数据，该如何处理？一本认为30可以作为大小样本的临界点，以一个点作为一个分界线是不是有点牵强，能不能给一个区间呢？还有，上个世纪流行一个新的统计模型，叫做非参数核密度法，有人说可以用来分析小样本数据，但是，我觉得无论什么方法都无法真实的拟合出数据的真实面貌，即便是以往的插值法。所以，对于非参数法能在多大程度上改进小样本数据统计结论的可靠性，请大家畅所欲言。受教了先。谢谢！

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关键词：统计方法小样本样本数据数据统计实际工作统计学分界线可靠性临界点样本

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沙发

741853828 发表于 2012-8-4 11:54:12

小样本的统计方法——灰色系统研究法，够赞！！！

藤椅

NKGCL 发表于 2013-12-30 08:59:44

灰色系统又是指什么呢？

板凳

celon 发表于 2013-12-30 17:45:47

小样本用Beyes方法比较好。

报纸

wuyinhao 发表于 2014-1-1 17:18:37

参数法似乎得到不少学者的青睐。

地板

limengyu1111 发表于 2014-3-26 13:59:21

谢谢~看了

7楼

爱萌 发表于 2014-4-10 14:57:53

灰色适合,但是统计也适合,关键是你怎么定义小样本

最恨对我说谎或欺骗我的人

8楼

irissun 发表于 2014-4-25 01:29:40

个人感觉，小样本应该要对应到power analysis。如果样本三十左右，但是效应量表现不错，POWER也够，感觉用来解释是足够的。还有一种情况，就是本来population就比较小，所以样本量也很小，可是结果可以generalize。另外，除了你提到的非参数统计，还有用bootstrapping。另外，注意的就是bootstrapping只是不用考虑基本的假设如normality，但是它并不根本上解决样本量小的问题。