t检验与f检验的区别,什么是滑动T检验法

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1、定义
　　t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
　　f检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验，此外也称方差比率检验、方差齐性检验。是一种在零假设之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
　　2、适用条件
　　t检验的适用条件：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。
　　f检验的适用条件：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差；假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。
　　扩展资料：
　　t检验的注意事项：
　　1、选用的检验方法必须符合其适用条件；
　　2、区分单侧检验和双侧检验。
　　3、假设检验的结论不能绝对化。
　　4、正确理解P值与差别有无统计学意义e799bee5baa6e79fa5e98193e78988e69d8331333431353930。
　　f检验的注意事项：
　　1、f检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于f检验。 
　　2、f检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。
　　参考资料来源：百度百科-T检验
　　百度百科-F检验

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T检验法：应用t分布理论对正态总体或近似服复从正态分布的总体当方差σ2未知时关于平制均数的检验方百法.
　　Q检验法：首先把数据按照从大到小排序,找出最大值与最小值,并计算可疑出度其与相邻知值的差值,并将其与最大值与最小值之差做商.得出Q与题目给出的要求的Q对比,要是大于道,则是舍去,应该正确.