MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】均值z 检验（附R语言、python和MATLAB代码实现）
目录
前言
几个高频面试题目
z检验与卡方检验区别
Z 检验和 T 检验的区别
算法原理
几个相关概念
Z分布（标准正态分布）
Z分数（标准分数）
数学模型
类型和公式
假设检验与统计量
什么是Z检验
Z检验的类型
算法步骤
应用场景
SPSSAU-均值z 检验
均值z 检验案例
1、背景
2、理论
3、操作
4、SPSSAU输出结果
5、文字分析
6、剖析
SPSSAU-比率z 检验
比率z 检验案例
1、背景
2、理论
3、操作
4、SPSSAU输出结果
5、文字分析
6、剖析
应用案例
代码实现
R语言
MATLAB
python
1.单样本 Z 检验
2.双样本 Z 检验
前言
Z检验（Z Test）又叫U检验。由于实际问题中大多数随机变量服从或近似服从正态分布，U作为检验统计量与X的均值是等价的，且计算U的分位数或查相应的分布表比较方便。通过比较由样本观测值得到的U的观测值，可以判断数学期望的显著性，我们把这种利用服从标准正态分布统计量的检验方法称为U检验（U-test）。
z检验是指一种常用的统计学方法，用于检验样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。z检验适用于样本数据服从正态分布的情况下，通过计算z值来判断样本均值是否显著偏离总体均值。在实际应用中，z检验常用于质量控制、医学研究、社会调查等领域，是科研、生产等领域中不可或缺的一种工具。
z检验的步骤非常简单，首先确定一个显著性水平（通常为0.05），然后计算样本均值、总体均值、标准误和z值。若计算出的z值小于临界值，则表明样本与总体无显著差异；若计算出的z值大于临界值，则表明样本与总体存在显著差异。需要注意的是，在进行z检验前，需要满足正态性、独立性、随机性等假设前提。
除了z检验之外，还有t检验、F检验、卡方检验等常用的统计学方法。各种检验方法的应用范围和前提假设不同，需要根据实际问题和数据特点选择最为适合的方法。在进行统计学分析时，应当严格按照统计学原理和方法进行操作，避免盲目进行分析或错误地解读结果，以确保科学研究或生产活动的准确性和可靠性。