- 常见分布
- 正态分布：
- 标准正态分布：
- 对数正态分布：
- 均匀分布：
- 指数分布：
- 伽玛分布：
，其中
分布：
- 设
是来自正态总体
的一个样本，则
- 若
是来自标准正态分布的一样样本，则其平方和
服从自由度为n的
分布。 - 贝塔分布：
- t分布：
，t分布是正态总体的一个样本
的样本均值与样本标准差的特定函数
。当自由度较大（如
）时，t分布可以用标准正态分布近似。 - F分布：设随机变量
，且两者独立，则
的密度函数为
，此分布为自由度为n与m的F分布，记为
。
为自由度为n与m的F分布p分位数，有
-
分布特征数
- 特征数定义
分布的特征数刻画分布的位置、散布、偏度、峰度。其中偏度与峰度都是描述分布形状的特征数，他们都是以正态分布为基准。
- 数学期望：
。 - 方差：称
为偏差，则偏差平方的数学期望
为随机变量X（或相应分布）的方差，记为
。 - 标准差：方差的平方根称为随机变量X（或相应分布）的标准差，记为
或
。 -
变异系数：标准差与数学期望的比值，即
，变异系数是无单位的量。
-
偏度系数：
，偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。
称分布为正偏或右偏，
称分布为负偏或左偏，
分布关于
是对称的。
-
峰度系数：
，峰度是描述分布尖峭程度和尾部粗细的一个特征数，是相对与正态分布而言的超出量。
- 常见分布的特征数
分布 |
均值 |
方差 |
偏度 |
峰度 |
均匀分布 |
|
|
0 |
-1.2 |
正态分布 |
|
|
0 |
0 |
指数分布 |
|
|
2 |
6 |
伽玛分布 |
|
|
|
|
- 假设检验
根据所获样本，运用统计分析方法对总体X的某种假设
做出判断，具体包含建立假设，寻找检验统计量，构造拒绝域，直到最后做出判断四个步骤。
- 建立假设
一般假设检验问题需要建设两个假设：原假设与备择假设。假设全网客户Arpu服从正态分布
，需要检测全网客户平均Arpu是否为40，则可建立以下两个假设：
原假设 
备择假设 
（双侧检验问题）
某些情况下，Arpu允许过高不得过低或允许过低不得过高，则可建立以下两对假设：
原假设 
备择假设 
（单侧检验问题）
原假设 
备择假设 
（单侧检验问题）
- 选择检验统计量
为样本的Arpu均值，那么在原假设为真的情况下，经标准化变化可得
这里的u就是检验统计量，分子的绝对值是样本均值与总体均值之间的距离，其大小表征系统误差大小，分母是随机误差大小，两者比值表征系统误差是随机误差的倍数。可见若u的绝对值越大，系统误差越大，这是应倾向于拒绝
；相反则倾向于不拒绝
。即是寻找临界值c，使得：
当
，拒绝
；
当
，不拒绝
。
则称
为该双侧检验问题的拒绝域，记为W。临界值c的确定将用控制犯错误概率确定。
- 根据显著性水平
，确定临界值
在假设检验中可能犯的错误有如下两类：
第I类错误（拒真）：原假设为真，由于抽样随机性，样本落在拒绝域，从而导致拒绝原假设，其发生概率记为
，又称为显著性水平。
第Ⅱ类错误（取伪）：原假设不真，单由于抽样随机性，样本未落在拒绝域，从而导致接受原假设，其发生概率为
。
由此可见，
=P（犯第I类错误）=P（
为真时拒绝
）。
这个概率是
成立下，计算拒绝域
的概率，此时
，则：
，其中
为标准正态分布函数，由上式知，
是c的严减函数，即
越小，拒绝域越小。
一般理论研究表明：随着
的减小，
在增加；随着样本量的增加，
与
在减小。
- P值判断
一个假设检验问题中不同的显著性水平会导致不同的结论，而显著性水平的选择又带有人为因素，因此提出"p值"的概念，即：在一个假设检验问题中，拒绝原假设的最小显著性水平称为p值。
若
值，则拒绝原假设；若
值，则接受原假设。
-
卡方拟合优度检验（
检验）
- 定义
检验需要将总体分类为有限类，检验结论依赖于分组，不同分组有可能得出不同的结论，故在
检验在连续分布场合有一定的不足之处。
将总体分为有限类（分组经验公式
，n为样本量)，每类中的观察频数为
，根据原假设每类中的期望频数为
，则
为
检验的检验统计量。当n充分大时，
近似服从自由度为
的
分布，其中
为分类组数，
为假设分布的未知参数个数。对于显著性水平
，拒绝域为
。
每类中的期望频数
不应过小，建议取
。
- 列联表的独立性检验
检验可应用于检验两个分类随机变量之间的独立性。
X |
行和 |
|||||
|
|
… |
|
|||
Y |
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
|
|
… |
… |
… |
… |
… |
||
|
|
|
… |
|
|
|
列和 |
|
|
… |
|
n |
|
X与Y独立时，对一切的i和j有
，因此假设检验为：
原假设 
备择假设 
至少有一对i，j，使得
，其拒绝域为
，其中
，这里仍然要求
。