1. 假设检验 如何判断两组数据是独立的 比如说沪深股市，一组是2005年前的，一组是2005年以后的。
计算他们的相关系数不知道行不行
2. 统计学！假设检验问题 单侧检验和双侧检验
单侧检验，是指当要检验的是样本所取自的总体的参数值大于或小于某个特定值时，所采用的一种单方面的统计检验方法。
单侧检验包括左单侧检验和右单侧检验两种。如果所要检验的是样本所取自的总体的参数值是否大于某个特定值时，则采用右单侧检验；反之，若所要检验的是样本所取自的总体的参数值是否小于某个特定值时，则采用左单侧检验。
双侧检验，就是指当统计分析的目的是要检验样本平均数和总体平均数，或样本成数有没有显著差异，而不问差异的方向是否是正差还是负差时，所采用的一种统计检验方法。
(2)假设检验分析一支股票扩展阅读
假设检验根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。
3. 怎样确定一支股票的内在价值
股票内在价值
决定股票市场长期波动趋势的是内在价值，但现实生活中股票市场中短期的波动幅度往往会超过同一时期内价值的提高幅度。那么究竟是什么决定了价格对于价值的偏离呢？投资者预期是中短期股票价格波动的决定性因素。
在投资者预期的影响下，股票市场会自发形成一个正反馈过程。股票价格的不断上升增强了投资者的信心及期望，进而吸引更多的投资者进入市场，推动股票价格进一步上升，并促使这一循环过程继续进行下去。并且这个反馈过程是无法自我纠正的，循环过程的结束需要由外力来打破。
近期的A股市场正是在这种机制的作用下不断上升的。本轮上升趋势的初始催化因素是价值低估和股权分置改革，但随着A股市场估值水平的不断提高，投资者乐观预期已经成为当前A股市场不断上涨的主要动力。
之前，对于A股市场总体偏高的疑虑曾经引发了关于资产泡沫的讨论，并导致了股票市场的振荡。
股票的内在价值是指股票未来现金流入的现值。它是股票的真实价值,也叫理论价值。股票的未来现金流入包括两部分:每期预期股利出售时得到的收入。股票的内在价值由一系列股利和将来出售时售价的现值所构成。
股票内在价值的计算方法模型有:
A.现金流贴现模型
B.内部收益率模型
C.零增长模型
D.不变增长模型
E.市盈率估价模型
股票内在价值的计算方法
（一）贴现现金流模型
贴现现金流模型（基本模型
贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是由拥有这种资产的投资者在未来时期中所接受的现金流决定的。一种资产的内在价值等于预期现金流的贴现值。
1、现金流模型的一般公式如下：
(Dt：在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利 k：在一定风险程度下现金流的合适的贴现率 V：股票的内在价值)净现值等于内在价值与成本之差，即NPV=V－P其中：P在t＝0时购买股票的成本
如果NPV＞0，意味着所有预期的现金流入的现值之和大于投资成本，即这种股票价格被低估，因此购买这种股票可行。如果NPV＜0，意味着所有预期的现金流入的现值之和小于投资成本，即这种股票价格被高估，因此不可购买这种股票。通常可用资本资产定价模型（CAPM）证券市场线来计算各证券的预期收益率。并将此预期收益率作为计算内在价值的贴现率。
1、内部收益率
内部收益率就是使投资净现值等于零的贴现率。
(Dt：在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利 k*:内部收益率 P：股票买入价)
由此方程可以解出内部收益率k*。
（二）零增长模型
1、假定股利增长率等于0，即Dt=D0(1+g)tt=1,2,┅┅,则由现金流模型的一般公式得： P=D0/k<BR><BR>2、内部收益率k*=D0/P
（三）不变增长模型
4. 如何确定假设检验的方法
统计学中假设检验的基本步骤：
1.建立假设，确定检验水准α
假设有零假设（H0）和备择假设（H1）两个，零假设又叫作无效假设或检验假设。H0和H1的关系是互相对立的，如果拒绝H0，就要接受H1，根据备择假设不同，假设检验有单、双侧检验两种。
检验水准用α表示，通常取0.05或0.10，检验水准说明了该检验犯第一类错误的概率。
2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验方法
这里的检验方法，是指参数检验方法，有u检验、t检验和方差分析三种，对应于不同的检验公式。对双样本资料，要注意区分成组设计和配对设计的资料类型。如果资料里有"配成对子"字样，或者是对同一对象用两种方法来处理，一般就可以判定是配对设计资料。
3.确定P值并作出统计结论
u检验得到的是u统计量或称u值，t检验得到的是t统计量或称t值。方差分析得到的是F统计量或称F值。将求得的统计量绝对值与界值相比，可以确定P值。
当α＝0.05时，u值要和u界值1.96相比较，确定P值。如果u＜1.96，则P＞0.05.反之，如u＞1.96，则P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比较，确定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，则P＜0.05。
相同自由度的情况下，单侧检验的t界值要小于双侧检验的t界值，因此有可能出现算得的t值大于单侧t界值，而小于双侧t界值的情况，即单侧检验显著，双侧检验未必就显著，反之，双侧检验显著，单侧检验必然会显著。即单侧检验更容易出现阳性结论。
当P＞0.05时，接受零假设，认为差异无统计学意义，或者说二者不存在质的区别。当P＜0.05时，拒绝零假设，接受备择假设，认为差异有统计学意义，也可以理解为二者存在质的区别。但即使检验结果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不说明差异相差很大，只表示更有把握认为二者存在差异。
5. 方差分析与假设检验的有什么区别联系
假设检验：对总体分布或参数做出某种假设，然后再依据抽取的样本信息，对假设是否正确做出统计判断，即是否拒绝这种假设。
方差分析：通过对数据总变异进行分解，来检验多个总体均值是否相等的一种统计分析方法。
假设检验是在给定显著性水平下，计算出拒绝域，并根据样本统计量信息来做出是否拒绝零假设的决策；一般有提出假设，给定显著性水平；计算统计量；计算拒绝域，做出决策这四个步骤。
方差分析是将全部观值总的离均差平方和及自由度分解为两个或多个部分，除随机误差外，其余每个部分的变异可由某个因素的作用加以解释，通过比较不同来源变异的均方，借助F分布做出统计推断，从而了解该因素对观察指标有无影响。
6. 方差分析的假设检验是什么
假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。
7. 用SPSS进行假设检验，得出这个结果说明了什么，具体是怎么看的
Levene's test 即方差齐性检验的P>0.05，说明方差齐性或说方差相等。
分析结果看equal variances assumed的这一行，其P=0.022<0.05，
拒绝原假设，培训前和掊训后之间存在显著性差异。
培训前489.17，培训后560.00，培训后 >培训前，说明培训有效果。