1樓：用來觀學術
師者，傳道受業解惑也，而知乎的存在可以將老師集合在一塊，伸手族是啥，是學生嗎，看的書從書中獲取知識也是伸手族，伸手族就算有定義，也不是這樣的定義，講廢話的存在
2樓：
簡單來說，T檢驗或F檢驗，就是做一次實驗，這次試驗的結果應該落在T分布或F分布的主要區間內。如果落在邊緣，那麼這種可能性應該很小（小概率事件）。但是可能性很小為什麼就發生了呢？
那我們就懷疑這次實驗的背景是有問題的。即樣本不是來自某個假設的總體。
當然，小概率事件也有可能發生啊，所以我們說得出這個結論有95%的把握是對的，但也有5%可能是錯的，即第一類錯誤。
3樓：數籤籤
顯然不是乙個概念，但兩者緊密聯絡，分布是檢驗的基礎、依據，檢驗算是分布的應用。但常稱的T檢驗、F檢驗由於用途廣泛，已經明顯工具化，有一定指向性。
更一般的來說，若隨機變數X服從已知M分布，便可以利用M分布對X的取值是否顯著異於分布期望值進行檢驗。令隨機變數X的期望為EX，隨機抽取總體X中的某一樣本x，根據X的分布M，x取值出現在包含期望值EX的（a，b）範圍（置信區間）內定義為大概率事件（概率為95%或其他），通常設x=EX為原假設，若x取值出現在（a，b）外，則可拒絕原假設，認為x顯著異於EX；否則，不能拒絕原假設，認為x取值與EX無顯著區別。
T分布、F分布是統計推斷中重要的常見抽樣分布，通過構造可以滿足t分布或者F分布的隨機變數t、f（只不過，這裡隨機變數t、f有特殊的形式，由滿足正態分佈、卡方分布的隨機變數組合而成），來進行統計推斷的方法稱為T或者F檢驗。
具體數理推導、性質和應用，可見各大教科書和其他答案。
此外還有些要點有助於題主加深理解
1、（總體）分布是對隨機變數x的描述，主要包括x的取值與對應的概率兩個維度，將概率視為隨機變數x的函式即為概率密度函式f（x），將x~f（x）的對映表示在x-y座標軸上，便是更為直觀的隨機變數x的（概率）分布。
2、引數是能反映（總體）分布特徵的描述，如果有具體的密度函式形式x~f（x；a，b，c），a，b，c便是反映分布的總體引數；若不知具體形式，利用不同階的矩也能描述分布的形態特徵，比如常用均值（一階矩）反映分布的聚集情況，用方差（二階矩）反映分布的離散情況，還有峰度、偏度等。
3、樣本統計量是能反映樣本分佈特徵描述，利用樣本統計量（也叫估計量）去估計總體引數的方法稱為引數估計。
4、樣本統計量（估計量）也是隨機變數，樣本統計量（比如樣本均值、樣本方差，但不限於這些）的取值取決於從總體中所選擇的特定樣本（集），若有條件可以重複選擇n次，每次包含m個樣本的樣本集，就可以有n個樣本均值。
5、根據某一樣本（集）資料所計算的估計量m的取值a就是估計值，依據估計量m所服從的M分布進行M檢驗
6、抽樣分布是有關樣本統計量的已知分布，可以用樣本統計量構造滿足已知抽樣分布的隨機變數，從而對樣本統計量的估計值進行檢驗。卡方分布、t分布、F分布都是常見的已知抽樣分布，小樣本下，容易利用樣本統計量（比如樣本均值、方差等）來構造滿足抽樣分布的卡方統計量、t統計量（服從t分布的隨機變數的稱呼）、F統計量，進一步對樣本統計量的估計值進行檢驗。
相關分布的數理性質大家都回答了很多，各分布的來歷、更多其他細節也可以參考專欄張老師漫談六西格瑪
4樓：柯西
你前後喜歡過的這些妹子，肯定都是你看上眼的換成另一群妹子可能你就不喜歡了，但是肯定另有人會喜歡分布就是，既然都是你喜歡的妹子，那麼她們都必然會體現出你的擇偶觀而不是別人的。下乙個你喜歡的妹子也會在這種標準下
檢驗就是你在路上遇見下乙個妹子或者下一群妹子，看她或她們是不是會被你喜歡
5樓：悄悄颳風
假設檢驗和分布函式。
牢記假設檢驗三部曲，1構建零假設，2構建檢驗統計量，3計算p值。
統計量和p值如何確定，參考分布函式確定。
我們比較兩個小樣本均值用t檢驗和t分布，比較多個樣本用f分布f檢驗。這些是課本上已經總結好的。遇到別的情況還會構建其它的統計量使用其它分布函式。
6樓：
分布是描述某類隨機現象的規律性，所以，不同分布是描述不同類的隨機現象。
而某分布的檢驗，是基於樣本，統計學家們構建出統計量（具有某種隨機規律性），並從理論上驗證了該統計量服從某種已知分布。
然後大家就可以將自己研究樣本資料，結合要研究的問題，計算出相應的統計量值，和統計學家已經得到的該統計量服從的理論分布，進行對比，再根據假設檢驗的思想，做出判斷。這就是分布的檢驗。
t檢驗與方差分析F檢驗的區別和聯絡？
yayiyo t分布是 student t 在研究 小樣本 的過程中發現的 無論總體分布如何，在其中取小樣本，得到的平均值和標準差的比值的分布服從t分布。因此，t檢驗可以用於檢驗乙個小樣本是否來自於某個大樣本。t分布的意義在於，它在紛繁複雜的分布之中，找到了乙個共性，使得工作可以唯一話，流程化。方差...
多元回歸的F檢驗和T檢驗作用是否重複？
Jason F檢驗是檢驗多個自變數，作為乙個組，是否有解釋能力。t檢驗是檢驗某乙個自變數，是否有解釋能力。在某個顯著性水平下，可能每個自變數都能通過t檢驗，但是在同樣的顯著性水平下，F檢驗就通不過。相應地，F檢驗通過了，也不是每個自變數都能通過t檢驗。 孔哥 從統計量的構造上看，兩者沒有什麼關係。但...
計量經濟學中的t檢驗問題。？
slp2016 t統計量計算樣本偏離總體均值的程度，越大越偏離，落在拒絕域，拒絕原假設，即樣本資料無法支援總體的假設。注意，不是t統計量和顯著性水平比較，是樣本資訊得到的t統計量與顯著性水平對應的t值比較，越大越拒絕，或t統計量對應的P值與顯著性水平比較，越小越拒絕。理解假設檢驗的思想基礎是用樣本去...