如何找到自由度|定义和公式
自由度，通常用v或df，是用于计算a的独立信息的数量统计．它的计算方法是样本容量减去限制条件的数量。
自由度通常报告在测试统计量旁边的括号中，与统计测试的结果一起。
检验统计量，t，有9个自由度:
df＝n−1
df= 10−1
df= 9
计算at样本的值为1.41，对应于ap价值.19。你报告你的结果:
“参与者的平均每日钙摄入量与推荐的1000毫克没有差异，t(9) = 1.41，p= 0.19。”
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中心极限定理|公式，定义及例子
的中心极限定理说明如果你从总体中取足够大的样本，样本的均值将为正态分布，即使总体不是正态分布。
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峰度是什么?定义，例子和公式
峰度是分布尾性的度量。尾态是指异常值出现的频率。过度峰度分布的尾尾是相对于a的吗正态分布．
尾巴是分布两侧的锥形端点。它们代表了与平均值相比极高或极低的值的概率或频率。换句话说，反面代表频率离群值发生。
示例:峰度的类型
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系统回顾|定义、示例和指南
一个系统综述是一种使用的审查类型吗可重复的寻找、选择和综合所有可用证据的方法。它回答了一个明确表述的问题研究问题并明确地说明了用于得到答案的方法。
他们回答了“益生菌在减轻湿疹症状和改善湿疹患者生活质量方面的有效性是什么?”
在这种情况下，a益生菌是一种含有活微生物的保健品，口服。湿疹是一种常见的皮肤状况，会导致皮肤发红发痒。
他们使用系统的方法来寻找、选择和综合所有可用的证据，并在文章中详细描述了这些方法。基于这些证据，Boyle和同事们得出结论，益生菌不能被推荐用于减轻湿疹症状或改善湿疹患者的生活质量。
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概率分布|公式，类型和例子
一个概率分布是描述a的不同可能值的概率的数学函数吗变量．概率分布通常用图表或概率表来描述。
| 结果 | 概率 |
|---|---|
| 头 | 尾巴 |
| ．5 | ．5 |
常见的概率分布包括二项分布、泊松分布，均匀分布。某些类型的概率分布用于假设检验，包括标准正态分布,F分布,学生的t分布．
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频率分布|表，类型和示例
一个频率分布描述a的每个可能值的观测数变量．频率分布用图表和频率表来描述。
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Chi-Square (Χ²)表|示例及可下载表
的卡方检验(Χ2)分配表是列卡方表的参考表吗关键值．卡方临界值是一个阈值统计显著性对于某些假设，测试并定义某些参数的置信区间。
卡方临界值由卡方分布．它们很难手工计算，这就是为什么大多数人使用参考表格或统计软件来代替。
独立性卡方检验|公式，指南和例子
一个卡方检验(Χ2)独立性测验是一个非参数假设检验．你可以用它来测试是否有两个分类变量都是相互关联的。
该市决定测试两种干预措施:一种是教育摩天观景轮(小册子)或一个电话。他们随机选择了300户家庭随机分配发给传单，打电话，或者对照组(无干预)。他们将根据实验结果来决定对整个城市采取何种干预措施。
该市计划使用卡方独立检验来测试在不同干预措施中回收垃圾的家庭比例是否不同。
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卡方拟合优度检验|公式，指南和示例
一个卡方检验(Χ2)拟合优度检验是皮尔逊综合症的一种卡方检验．您可以使用它来测试观察到的分类变量的分布是否与您的期望不同。
你招募了一个随机样本然后把碗放在每只狗面前，让它们在三种口味中选择。你认为这些口味在狗狗中会同样受欢迎，每种口味大约有25只狗狗选择。
一旦你有了实验结果，你计划使用卡方拟合优度检验来确定狗的口味选择的分布是否与你的预期显著不同。
卡方拟合优度检验告诉你一个统计模型与一组观察值的拟合程度。它经常被用来分析遗传杂交．
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卡方(Χ²)测试|类型，公式和示例
皮尔森的卡方检验是一个统计检验对于分类数据。它用于确定您的数据是否与您的预期有显著不同。皮尔逊卡方检验有两种类型:
卡方通常写为Χ2发音为“kai-square”(与“eye-square”押韵)。它也叫做卡方。
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