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。。。
这就是自由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~
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