原文链接：这里 0.前言 首先，T检验和F检验都是可以认为是根据样本推全局，换句话说，都是根据个体信息的特质推全局信息的特征。T检验是基于均值的，F检验是基于方差的。 1.T检验 (1)T检验 ...

我认为T检验 和F检验在机器学习中的作用：判断机器学习中样本集中的某个特征（自变量）和因变量之间的相关性强弱（用于在建模中判断此自变量是否可以扔掉） 最近在做数 ...

假设检验分参数假设和非参数假设。 假设 先假设原假设H0，对应的反面叫做备择假设H1。SAS一般沿用的规则是NEYMAN和PEARSON提出的：在控制犯第一类错误的原则下，是犯第二类错误的概率尽量 ...