[合集] 请教关于大样本下分布的比较的问题 - Statistics版

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Statistics版 - [合集] 请教关于大样本下分布的比较的问题

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p********a
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☆─────────────────────────────────────☆
MetaCity (存天理 - 灭人欲) 于 (Sat May 3 00:50:54 2008) 提到:
挺困惑的。
我最近在思考一个事情：什么是 t-test？或者更广泛些，什么是假设检验？
思考的结论是：t-test 是一个工业上快速 screening 的方法，其极强的实用性是其最
根本的特色。假设检验也是这样。
具体地说：t-test 是干什么用的？两个用处。在有限的资源（时间，人力，物力）下，
1：如何快速找到起显著作用的那个 factor；或，2：如何快速衡量一个批次的产品是否
达标。所以，t-test 以及一切架设检验的最根本的前提是：小样本。
或者说，大样本下，假设检验无意义。
一个简单的证明就是：假设正态分布，A, B 两个参数对某一指标的影响是否有显著差别
。那么，你总能找到一个试验重复次数/取样量 n > n_max 使得 t 检验的 p < 某个al
pha。也就是说，实践上，只要 n 足够大，t-test 一定能拒绝 H_0。
因此，t-test 的实际意义就是：在一定

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