卡方分布 | t检验 | F检验 | 卡方检验 | 假设检验 | 各种检验持续总结

Chi-square distribution introduction

这个视频真的好,完美地解释了卡方统计量是怎么来的!

我们有一个标准正态分布的总体,我们从其中抽一次,取该值的平方就是Q1统计量;抽两次,取两次值得平方和,就是Q2统计量;以此类推。。。

这就是*度逐渐增加的卡方分布。

卡方分布

可以用于比较两组数(A和B)是否来源于一个分布,假设B和A同分布(通常假设为正态分布),那么就可以推出B的期望值。

然后就可以计算这两组数的卡方统计量,查表。

常见的一个例子就是检验赌博机/硬币是否作假。

假设检验

推荐书籍:《实用生物统计》- 李松岗:里面有些话完全解决了多年的疑惑,有些老师在课堂上就是能完美的避开这些疑惑。

课本上的假设检验比较形式化,中规中矩,非常有规律。

后面会总结在什么情况下该用什么假设检验。

T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布。

t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。

待续~

上一篇:promise与async-await


下一篇:概率论与数理统计图解.tex