重要的抽样分布：chi-square（χ2 分布）、t 分布和 F 分布 - 3.F 分布
最编程
2024-04-13 08:20:15
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期望E(F)=n/(n-2)，方差D(F)=2n^2(m+n-2)/m(n-2)^2(n-4)
图像：
F分布为非对称分布 有两个分位点
应用：方差的同质性检验
此检验参考资料：数据统计基础之F分布及其应用 - 振裕 - ****博客
方差分析（ANOVA也称为变异数分析和F检验）
详细可参考：https://wenku.baidu.com/view/bcca13af7c1cfad6195fa779.html
finally~
今天也要假装元气满满的鸭!
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统计学习 04：假设检验（以 t 检验为例）和 P 值 - 要点 I. 假设检验的一般思路 假设检验 清楚你的问题是什么？期望得出什么结论？ 例如，两种药物的疗效是否存在差异，自变量与因变量之间是否存在回归关系 .... 请始终牢记，假设检验回答的是是否存在某种关系的问题：它并不衡量这种关系有多大。 提出两种假设：零假设 (H0) 和备择假设 (H1) 零假设与备择假设相反，一般来说，研究的目的是证明原假设是错误的，即得出备择假设的结论。 例如，如果实验预期希望两种药物的疗效存在差异，那么 H0：μ1 - μ2 = 0；H1：μ1 - μ2 ≠ 0 H0：μ1-μ2 = 0 的一般形式称为双侧检验，而 >、<等零假设称为单侧检验。一般来说双侧检验更为常见，下面也主要介绍这种方法。 单尾或双尾测试 根据原始数据计算零假设概率分布的统计量（t 值、Z 值、F 值等）。 根据问题的性质选择合适的概率检验方法，从而计算出相应的统计量值；因此，不同情况的统计量值有不同的计算方法。 根据计算出的统计量值，利用统计软件，可以知道相应的 p 值是多少 也可以先确定一个合适的显著性水平（0.0.001....），并计算其临界值，再与我们计算出的统计量值进行比较，从而做出判断。 根据第四步的比较结果，如果 p 值小于预期的显著性水平（α，通常设定为 0.05），则认为该统计量远离原假设分布，属于小概率事件，则拒绝原假设，从而接受备择假设。 决定 要点 2：以 t 检验为例，演示上述假设检验思路。 t 检验基于 t 分布，常见的 t 检验有三种，如下图所示，但我认为第三种配对设计可能更常用（零假设：差异是否为零），下面介绍的例子就是一种配对设计 三次 t 检验 举例测量两组大鼠肝脏中维生素 A 的含量，比较两组大鼠维生素 A 含量是否有差异。数据如下 数据 (1) 预计两组大鼠的维生素 A 水平存在差异 (2) H0：μd=0，H1：μd≠0，α=0.05，双侧检验 (3) t 统计量的计算 配方 计算 上述程序计算的是*度为 7 的 t 分布情况下的 t 值。只需理解公式即可，不同的方法有不同的公式，这些交给统计软件即可。