两样本量不同如何避免比较偏倚、如何比较两个虚拟变量是否同分布

一、如何比较两个虚拟变量是否同分布

从四个方面来回答，1．设计类型是完全随机设计两组数据比较，不知道数据是否是连续性变量。
2．比较方法：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&；
方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。
3．想知道两组数据是否有明显差异?不知道这个明显差异是什么意思?是问差别有无统计学意义（即差别的概率有多大）还是两总体均数差值在哪个范围波动?如果是前者则可以用第2步可以得到P值，如果是后者，则是用均数差值的置信区间来完成的。
当然两者的结果在SPSS中均可以得到。
4．对以上结果SPSS的实现是：（1）t检验，analyse→compare means→independent-samples T Test （2）秩和检验，analyse→noparametric Test→2 independent samples

二、解决两种数量相比够不够问题题教学反思

本课的内容是在学生已经学过求一个数比另一个数多（少）几的实际问题的基础上，教学通过不同方法使两个数量同样多的实际问题。
这样的问题结构开放，解法灵活，有利于提高学生分析和解决问题的能力。
本节课属于计算教学。
传统的计算教学往往只注重算理、单一的算法及技能训练，比较枯燥。
依据新的数学课程标准，在本节课的教学设计上，创设生动具体的教学情境，使学生在愉悦的情景中学习数学知识。
鼓励学生独立思考、自主探索和合作交流。
尊重学生的个体差异，满足多样化的学习需求。
 在课堂过程中，还有小部分学生不能充分地展开自己的思维，得到有效的学习效果，让所有的学生基本都学会如何去展现自己的有效的学习方式，为此我主要让学生借助生活经验运用比较。

三、怎样判断两种量是否成正比例关系

1.、用文字来描述：两种相关联的量，一种量变化，另一种量也随着变化，如果这两种量相对应的两个数的比值（也就是商）一定，这两种量就叫做成正比例的量，它们的关系叫做正比例关系，正比例的图像是一条直线 　　2、用字母表示：如果用字母x和y表示两种相关联的量，用k表示它们的比值（一定），正比例关系可以用以下关系式表示：y=k÷x （一定）还可表示为：y=kx 　　3、正比例关系两种相关联的量的变化规律：同时扩大，同时缩小，比值不变． 　　例如：汽车每小时行驶的速度一定，所行的路程和所用的时间是否成正比例？ 　　以上各种商都是一定的，那么被除数和除数． 所表示的两种相关联的量，成正比例关系． 　　注意：在判断两种相关联的量是否成正比例时应注意这两种相关联的量，虽然也是一种量，随着另一种的变化而变化，但它们相对应的两个数的比值不一定，它们就不能成正比例． 例如：一个人的年龄和它的体重，就不能成正比关系，正方形的边长和它的面积也不成正比例关系．行驶的路程和时间是成比例的量。
望采纳

四、MSA分析时针对不同尺寸、量具选用五性中的某一项的原则是什么？通过什么方法来确定用偏倚、线性、稳定

你的问题统称为如何做 MSA 分析，例如卡尺可以做五性，也可以根据需要做其中的一性就可以。
不同的问题分析，所做 的样本、步骤、判断标准等都是不同的。
因此要说明你的具体情况分析。
 建议参考 MSA 手册 （单独谈论测量系统是没有什么 什么意义的。
原则上来说无论测量系统都会有误 什么 差，因此某个测量系统是否合适应该是相对于所测量尺寸的精度要求而言的。
所 以你如果要做卡尺的 MSA 请选择一个尺寸， MSA， 比如某个零件的关键尺寸进行分析 分析。
 分析 至于 MSA 的分析 分析表格，网上很多的，搜一下就行了。
 ）如果有兴趣可以进我的文库下载相关详细表格，*：//wenku.baidu*/p/whoseyoung，分析视需要做。
 若做，线性、稳定性和偏倚应在重复性再现性分析前进行。
 通常： 线性分析对象：测量多个特性的测量设备；
 稳定性分析对象：电子测量设备；
 偏倚分析对象：精度较高或测量公差严的测量设备。
是否应该回头看看测量系统分析的对象？ 对象：测量系统的变差。
 此变差分为两类：位置变差、宽度变差。
 偏倚、稳定、线性属位置变差，重复性、再现性属宽度变差。
 首先需要理解以上概念的涵义， 了解测量系统的基本情况， 才能根据经验和历史数据来确定 具体研究的项目。
简单的说，稳定性是随时间变化的偏倚，线性是量程范围内的偏倚变化，那么当你判断某测 量系统的位置变差不能被忽略时， 就需要研究偏倚， 如果测量行为与时间相关就需要研究随 时间变化的偏倚， 如果某装置需要使用的范围覆盖了某一段量程或全量程， 那么就需要研究 其工作量程内的偏倚。
 诸如此类，楼主还是先理解其中的基本概念吧，此后，研究的方法也会更容易理解了。

五、怎样判断两种量是否成正比例关系

以工单为准，跟踪工单，记录纸张的投放量（包括补纸数）和该工单实际入库数 统计该工单的成品率，月底进行汇总计算月成品率。
比较两种方法最终都可以得到月成品率，保证数据来源的准确性 。
数据失去了准确性也就上去了其纯在的根本意义，结合实际情况，细化到各个元素，就要求各个工序各个机台如实记录每一天的生产情况尤其是上工序的流入量和本工序的损耗。
有阳光的地方就会有阴影，怎么保证各工序各机台如实记录很重要。
可以发挥下工序对上工序的监督作用，该工序产生一个产品正品具体数字，可下工序没有流入那么多，此时下工序的监督作用便体现出来，他要是不如实记录还有他的下工序在下面做好监督的准备，最终的数据反馈回来，就要求每一张纸都要有他的去处。
2) 及时性。
 及时性包括两个方面；
a数据呈报的及时性一个工单结束该工序立马上报，一天结束 数据也立刻上报。
b 数据处理的及时性，统计人员拿到数据后统计分析的及时性。
 3）数据流通环节的优化。
a .优先处理生产指导人员迫切关注的数据。
b.减少中间不必要的流通环节，如A关注的是造成欠数的原因，就可在数据分析结果一出来就将分析结果呈交给A 以便能及时开展优化工作。
如B关注的是次品的处理 可在数据出来后结合订单数量及实际完成数量拿出处理方案。
A和B是两个平行的程序。
   c .人员配置。
这种方案的数据量会比较大，需要专门人员负责数据录入，结果分析，但结合在生产的实际意义 这种劳动是值得付出的在所有环节中难点在于保证数据的准确，流通的及时性和建立一种良好的监督机制，并且得到很好的贯彻实施，这就需要有相应的制度配合，实现一种工作素养的养成。

六、如何比较两个list有相同元素

您好，我来为您解答：Collections.disjoint(Collection<；
?>；
 c1， Collection<；
?>；
 c2)如果两个指定 collection 中没有相同的元素，则返回 true。
希望我的回答对你有帮助。
貌似只能用循环来解决。
listA的数据量比listB的数据量大的时候：for (int i = 0；
 i <；
 listB.toArray().length；
 i++) {if (listA.contains(listB.toArray()[i])) {System.out.println(listB.toArray()[i])；
}}从问题补充来看listA应该不是直接存放数据，而是存放数据的集合，这样就需要把具体什么类型的集合说清除否则无法解答。
假设listA用一个数组存放“ID”“NAME”“AGE”列而listB直接存放“PID”的话。
listA.add(new String[] {"id"， "name"， "age"})；
listB.add("pid")；
for (int i = 0；
 i <；
 listA .toArray().length；
 i++) {if (listB .contains(((String[])listA .toArray()[i])[0])) {System.out.println("id ： " + ((String[])listA .toArray()[i])[0] +"name ： " + ((String[])listA .toArray()[i])[1] +"age ： " + ((String[])listA .toArray()[i])[2])；
}}据我现在的水平只能想到用循环了，特别是你的List中放的还那么复杂。
虽然数据量大的时候用循环是很消耗资源，但是没有更好选择的情况下也只能用循环了

七、样本量不同，能用单因素方差分析吗

展开全部样本量不同，

八、如何比较两组数据的中位数，平均数，众数(只有中位数相等)

1、定义不同平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数。
中位数：将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数 。
众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。
2、求法不同平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数，需要计算才得求出。
中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；
如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数。
它的求出不需或只需简单的计算。
众数：一组数据中出现次数最多的那个数，不必计算就可求出。
A： 中位数是１０.８５ ；
平均数是１０.９ ；
众数是１０.８B： 中位数是１０.８５ ；
平均数是１０.８ ；
众数是１０.９第二题则因为中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受数据极端值的影响。
像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”。

参考文档