互联网参数检验思维导图
简单介绍参数检验的内容
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思维导图大纲
参数检验思维导图模板大纲
概念及特点
是对参数平均值、方差进行的统计检验
小概率反证法
当总体参数已知（如：正态分布），根据总体分布和样本数据对总体参数进行推断
先对总体特征做出某种假设，再用适当统计方法确定假设成立的可能性大小
方法
单样本T检验
判断一个总体的均值是否等于某已知数
要求：总体服从正态分布
只要分布未强烈偏态，单样本T检验是适用的
若极端值、强烈偏态，可使用Boostrap抽样
独立样本T检验
要求：独立性、正态性、方差齐性
若条件不被满足时
情况较轻时，可采用校正T检验的结果
变量变换使之满足条件
使用非参数检验过程
判断两总体均值是否相等（是否有显著性差异）（是否来自同一总体）
两样本（独立样本）T检验中要用到F检验
配对样本T检验
要求：正态分布
判断实验前后指标的均值是否相等
分别给予两种处理，检测实验结果有无显著性差异
方差分析
要求
总体正态性
样本随机性
方差齐性
总偏差平方和（SST）的可解性
单因素Anova
即：完全随机设计
用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，推断各样本所代表的各总体均数是否相等
多（两）因素Anova
即：随机区组设计
用于随机区组设计的多个样本均数比较，推断各样本所代表的各总体均数是否相等
目的
找出对因变量有显著影响的因素
各因素之间的交互作用
显著影响因素的最佳水平
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