统计学的卡方检验、T检验和F检验

本科学习统计与统计的时候一直都没有搞懂各种检验,比如假设检验中为什么用t检验等等,这次下定决心好好学习一下。

这里先讲两个观点:

  1. 样本的均值和方差仍然是个随机变量,因此它们还是有各自的概率分布
  2. 假设检验其实是判断误差对结果的影响,如果在有误差扰动的情况下,仍然可以计算得到一个很小的值 (就是 p_value),那么我们有理由接收该检验。如果计算得到一个很大的值,结果有可能是误差造成的,也可能确实是假设错误,我们要拒绝假设。通常情况下,我们倾向于拒绝假设

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