方差的一致性和非一致性（异方差ols估计量一致性）
本文目录一览：
方差齐性的实质
1、方差齐性检验一般是用方差最大组的方差比最小组的方差，如果比值显著不等于1，那就是方差不齐性。
2、一般在假设检验中，p值取值0~1之间，但是其实质表示的是改了吧，临界值由事先给定的显著性水平a相应的部分表得到的数值，如果最后p值a则称为统计上是显著的，否则就被认为统计上不显著。
3、在作两个均数、多个均数的比较时，人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验，也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法，但因其为参数统计方法，故在应用时要注意其应用条件，一是正态性、二是方差齐性。
4、不矛盾啊，其方差次性检验的是各个样本的方差是否相等，而方差检验虽然名字里面带有“方差”二字，但实质上是在检验各样本的均值是否相等。
5、．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。
什么是一致性检验
一致性检验的目的在于 比较不同方法得到的结果是否具有一致性 。检验一致性的方法有很多比如：Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数等。
质量鉴定是对产品做的一个全面检验，而一致性检验则是包括了对工厂产品的抽检。
意义：一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性，避免出现A比B重要，B比C重要，而C又比A重要，这样的矛盾情况出现。
首先，检验目的不同，一致性检验的目的是判断不同类别的目标量之间是否存在显著性差异，而独立性检验的目的是判断两个变量之间是否存在联系。其次，两种检验抽取样本的方法不同。
你说的是levene检验吧，这是方差齐性检验的一种方法。方差分析的前提条件是独立性、正态性、方差齐性。在spss中进行方差分析时会对方差齐性进行检验，其默认方法就是levene检验。
统计学评价估计量的好坏的标准有哪些?
1、无偏性：无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差，因为这是不可能的，既然是抽样，必然存在抽样误差，不可能与总体完全相同。
2、(1)无偏估计有时并不一定存在。(2)可估参数的无偏估计往往不唯一。(3)无偏估计不一定是好估计。有偏估计可以修正为无偏估计。有效性就是看估计量的方差值，方差代表波动，波动越小越有效。
3、一个好的估计量应具备三个标准：无偏性、有效性和一致性。无偏性是指估计量分布的数学期望等于被估计的总体参数。有效性是指对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小标准差的估计量更有效。
4、一般地，在样本量一定时，评价一个点估计的好坏标准使用的指标总是点估计与参数真值 θ 的距离的函数，最常用的函数是距离的平方，由于估计量具有随机性，可以对该函数求期望。
下一篇：江恩角度线绘图应用程序