SAS软件教程假设检验详解

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

SAS初阶指南、语言与数据管理、功能基础、统计分析、多元统计、S语言概览

在SAS软件教程中，详细介绍了图2中u-检验的变量设置方法。

课后练习 1：为检验分散识字教学法与集中识字教学法差异，对 10 组配对学生进行了随机分组，实验组采用分散识字教学法，对照组采用集中识字教学法。数据分析：分析方法：配对样本 t 检验目的：检验两种教学法在识字成绩上的差异显著性。

在数据分析领域，假设检验是一项基础而重要的工作，根据样本数据推断总体参数是否符合预定的假设。介绍了如何利用R语言进行假设检验，并通过多个实例详细说明了其应用，涵盖了z检验、t检验、卡方拟合优度检验和比率检验等多种方法。

假设检验的基本原理是利用小概率事件反证，因为小概率事件在一次实验中极不可能发生。根据假设检验，如果观测结果在零假设成立时的概率（即P值）很小，则认为零假设不成立。

SAS与Splus： 两大统计利器 本书深入浅出地讲解了SAS和Splus两大统计软件系统。SAS系统功能强大，涵盖大型数据库管理、统计分析、报表图形以及信息系统开发等多个领域，是全球公认的统计分析软件翘楚。为了降低学习难度，本书采用循序渐进的方式，帮助读者轻松掌握SAS系统的精髓。 Splus则是一种面向对象的统计编程与分析系统，以其强大的探索性数据分析功能而著称。Splus不仅实现了众多最新的统计方法，而且其编程语言简单易学，极大地 сократило 开发时间，为统计学家研究新方法、进行统计计算提供了便利。

Matlab 代码实现了论文《用于半监督特征选择的简单策略》中提出的方法，该论文发表于《机器学习杂志》。 代码功能： semiIAMB.m：实现了 Semi-IAMB 算法，应用于 Markov Blanket 发现 IAMB (IAMB.m) 的切换过程，用于半监督场景中的假设检验。 semiMIM.m 和 semiJMI.m：实现了 Semi-MIM 和 Semi-JMI 算法，分别应用于特征选择方法 MIM (MIM.m) 和 JMI (JMI.m) 的切换过程，用于在半监督场景中对特征进行排名。 Tutorial_SemiSupervised_FS.m：教程，介绍如何在半监督学习环境中使用建议的特征选择方法。 引用： 如果使用此代码，请引用以下论文： Sechidis, K., & Brown, G. (2018). Simple strategies for semi-supervised feature selection. Machine Learning, 107, 1277–1298.

在SPSS统计分析基础教程中，根据显著性水平0.01，我们拒绝了原假设H0（z = -2.67, p = 0.0038）。