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[译]IAAO比率研究标准——假设检验
来源:禧泰数据·邢雪丹 2015-12-21

前面主要阐述了比率研究统计和分析的前六小节,分别为评估水平的度量方法、组合层的总体比率、评估水平的对比方法、变异程度的度量方法、可靠性的度量方法和纵向不平等,本篇主要阐述比率研究统计和分析的后两小节——假设检验和正态分布。[译者注]

6.7假设检验

无论比率研究的目的是隐式的还是明确的,都应该使用合适的检验来检验假设。假设实际上是问题的一个初步答案,例如,住宅和商业地产评估中是否具有相同比例的市场价值?检验是一种统计方法,如果答案在给定的置信区间外则拒绝,通过这种方式来决定答案对问题的正确与否。在这种情况下,如果检验的结论是住宅和商业地产在评估中不具有相同比例的市场价值,则由评估官员所作出的某些纠正措施也会被明确的表示出来(some sort of corrective action on the part of assessing officials is clearly indicated)。表1-2列出了一些适当的检验,并在Gloudemans (1999)Property Appraisal and Assessment Administration (IAAO 1990), and Improving Real Property Assessment (IAAO 1978, 137–54)中讨论。

6.8正态分布

许多传统的统计方法假定样本数据分布符合一个钟形曲线,称为正态(或高斯)分布,如果研究样本不符合正态分布的假设,基于均值或标准差的方法可能会导致误差。作为分析的第一步,应该检验样本比率的分布从而显现数据分布的形状,并发现不寻常的特征。尽管比率研究样本通常不符合正态分布,但是可以用图表技术和数值检验来全面研究数据(Although ratio study samples typically do not conform to the normal distribution, graphical techniques and numerical tests can be used to explore the data thoroughly)。传统的方法有二项、卡方和Lilliefors 检验。更新更强大的方法还有Shapiro-Wilk W检验、D’Agostino-Pearson K检验和Anderson-Darling A检验。

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