t檢驗，亦稱student t檢驗（student』s t test），
主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。 [1] t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於2023年在biometrika上公布
卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若兩個值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。
f檢驗（f-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗（英語：joint hypotheses test），此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。它是一種在零假設（null hypothesis, h0）之下，統計值服從f-分布的檢驗。其通常是用來分析用了超過乙個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。
kolmogorov–smirnov test（k-s檢驗）
參考：威爾科克森符號秩檢驗
威爾科克森符號秩檢驗亦稱威爾科克倫代符號的等級檢驗，是由威爾科克森（f·wilcoxon）於2023年提出的。該方法是在成對觀測資料的符號檢驗基礎上發展起來的，比傳統的單獨用正負號的檢驗更加有效。
在wilcoxon符號秩檢驗中，它把觀測值和零假設的中心位置之差的絕對值的秩分別按照不同的符號相加作為其檢驗統計量。它適用於t檢驗中的成對比較，但並不要求成對資料之差di服從正態分佈，只要求對稱分布即可。檢驗成對觀測資料之差是否來自均值為0的總體（產生資料的總體是否具有相同的均值）。
屬於：非引數配對檢驗
參考：q-q圖
統計學裡q-q圖（q代表分位數）是乙個概率圖，用圖形的方式比較兩個概率分布，把他們的兩個分位數放在一起比較。首先選好分位數間隔。圖上的點（x,y）反映出其中乙個第二個分布（y座標）的分位數和與之對應的第一分布（x座標）的相同分位數。因此，這條線是一條以分位數間隔為引數的曲線。
由於p-p圖和q-q圖的用途完全相同，只是檢驗方法存在差異。要利用qq圖鑑別樣本資料是否近似於正態分佈,只需看qq圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標準差,截距為均值.
nginx 未完待續
yum install y pcre yum install y pcre devel yum install y openssl yum install y openssl devel yum install y zlib yum install y gccyum安裝 yum install y ...
sqlparse（未完待續）
sqlparse.split sql，encoding none sql 包含乙個或多個sql語句的字串 encoding 語句的編碼 可選 sql select from foo select from bar sql list sqlparse.split sql print sql list ...
CALayer使用（未完待續）
一 什麼是calayer？在ios系統中，你能看得到摸得著的東西基本都是uiview。比如乙個按鈕 乙個文字標籤 乙個文字輸入框 乙個圖示等等，這些都是uiview。其實uiview之所以顯示在螢幕上，完全是因為它內部的乙個層。在建立uiview物件時，uiview內部會自動建立乙個層 即calay...