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                                  Z-Test与T-Test的深入剖析与区别

                                  2019/2/18 作者:weixin_33928467   来源:CSDN 我要评论0
                                  Tags: 假设检验  统计  

                                  推论统计,提到假设检验,从脑海里一跃而出的便是 Z-Test 与 T-Test。可能在大学里学习时对这个两个检验方法囫囵吞枣,现在重新理解,更是疑问重重。
                                  都知道, Z-Test 与 T-Test 用于正态分布的统计检验,大致也能知道T或Zvalue 大于查表后的某个数,便是统计显著差异,需要拒绝,百度搜索也能得知 Z-Test 与 T-Test 的区别:
                                  Z-Test 用于大样本(n>30),或总体方差已知; T-Test 在小样本(n<30),且总体方差未知时,适用性优于Z-Test,而在大样本时,T-Test 与 Z-Test 结论趋同。 不禁要问,为什么?#35838;?#20160;么?#35838;?#20160;么?
                                  这里,尝试从假设检验,Z与T的含义来重新理解。
                                  假设检验
                                  假设统计,分为描述统计与推论统计。顾名?#23478;澹?#25551;述统计如同画画似的,将一个事务的特征用数字描绘出来,每一幅数码相片背后是一组组的数字,将这组数字经过总结(我认为总结便是降低维度), 变成容易?#19988;?#30340;数字,这些数字能在人的脑海里刻画出一个可识别的形象...

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