态分布数据的方差分量置信区间估计方法不一定适 基于P×i设计概化理论模型,根据GH分布的 合于偏态分布数据。 性质使用蒙特卡洛数据模拟技术产生偏态分布 在样本统计量研究中,仅用一个(次)样本平均 数据j 数来估计总体均值,存在较大的风险,因为样本平均 2.2比较标准 数容易受抽样的影响。例如,某班某次考试平均分 比较标准
分析选项: A. 标准误通常用误差条形图表示,与散点图无关; B. 置信区间可通过其他图表(如线图)体现,但并非散点图的核心功能; C. 样本均值常用条形图或折线图,散点图不聚焦均值; D. 数据转换可能涉及直方图或Q-Q图,与散点图无关; E. 正确,散点图的核心即呈现两个连续变量的原始数据点分布。 故选择E。
但平均数易受极端值的影响,对于偏态分布的数据,平均数的代表性较差,此时应考虑中位数或众数。 4.7标准分数有哪些用途? 标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。在对多个具有不同量纲的变量进行处理时,常需要对各变量进行标准化处理。它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。 7.3怎样理解...
概化理论偏态分布数据方差分量置信区间估计 黎光明 【摘要】心理与教育测量的应用领域发生了较大变化,被测群体的知识和能力等特质在一定程度上不再服从偏度为0的分布.利用GH分布性质,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,探讨数据的不同偏度对概化理论方差分量置信区间估计的影响.结果表明:(1)偏态分布数据的偏度对...