&>&概率综合分布表（卡方分布 f分布 t分布等）
概率综合分布表（卡方分布 f分布 t分布等）
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概率综合分布表（卡方分布 f分布 t分布等） 一表多用
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
评论共有2条
可以，能用，不错的总结。
可用，跟部分教程因小数点后保留位数不同在略有差别
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统计学分布表(T分布,F分布,卡方分布,正态分布)
&&六西格玛所用到的各分布表,有T分布,F分布,卡方分布和标准正态分布表,Excel格式,可以随心所欲的调整查询结果,都是公式进行运算的
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几种分布概述（正态分布/卡方分布/F分布/T分布）
& && & 搞清楚了下面的几种分布，在置信区间估计、显著性检验等问题中就会收到事半功倍的效果。come on~！& && & 正态分布：正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution），若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。
& && & 当μ=0，σ=1时，正态分布就成为标准正态分布N（0，1)。概率密度函数为：
18:54:33 上传
& && & 正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，并在μ处取最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点，形状呈现中间高两边低，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。
& && &卡方分布：若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn ，均服从标准正态分布N（0,1）（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和
18:54:33 上传
构成一新的随机变量，其分布规律称为
18:54:36 上传
分布（chi-squaredistribution）。其中参数n称为自由度（通俗讲，样本中独立或能自由变化的自变量的个数，称为自由度），正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为
18:54:36 上传
分布的均值为自由度 n，记为 E() = n；分布的方差为2倍的自由度(2n)，记为 D() = 2n。
18:57:34 上传
& && & 从分布图可以看出：分布在第一象限内，卡方值都是正值，呈正偏态（右偏态），随着参数 n 的增大；分布趋近于正态分布；随着自由度n的增大，分布向正无穷方向延伸（因为均值n越来越大），分布曲线也越来越低阔（因为方差2n越来越大）。
& && & t分布：首先要提一句u分布，正态分布（normal distribution）是许多统计方法的理论基础。正态分布的两个参数μ和σ决定了正态分布的位置和形态。为了应用方便，常将一般的正态变量X通过u变换[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u，以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0，σ=1的标准正态分布（standard normaldistribution）,亦称u分布。根据中心极限定理，通过抽样模拟试验表明，在正态分布总体中以固定 n 抽取若干个样本时，样本均数的分布仍服从正态分布，即N（μ，σ）。所以，对样本均数的分布进行u变换，也可变换为标准正态分布N (0,1)
& && & 由于在实际工作中，往往σ(总体方差)是未知的，常用s（样本方差）作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换，统计量t 值的分布称为t分布。假设X服从标准正态分布N（0,1），Y服从（n）分布，那么Z=X/sqrt(Y/n)的分布称为自由度为n的t分布,记为 Z～t(n)。
18:54:37 上传
& && &可以看出，t分布以0为中心，左右对称的单峰分布；t分布是一簇曲线，其形态变化与n（确切地说与自由度ν）大小有关。自由度ν越小，t分布曲线越低平；自由度ν越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线。
& && & F分布：设X、Y为两个独立的随机变量，X服从自由度为n的分布，Y服从自由度为m的分布，这两个独立的卡方分布除以各自的自由度以后的比率服从F分布。即：
18:54:37 上传
& && &F分布是一种非对称分布；它有两个自由度，即n-1和m-1，相应的分布记为F（ n–1，m-1）， n-1通常称为分子自由度， m-1通常称为分母自由度；F分布是一个以自由度（n-1）和（m-1）为参数的分布族，不同的自由度决定了F 分布的形状。
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载入中......
挺好的，谢楼主
总评分:&经验 + 60&
顶起来，兄弟们，哈哈
赞楼主！！
图片是否挂了？
saihuatuo 发表于
图片是否挂了？我也不清楚，你可以扫公众号看原文
挺好的，谢楼主
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论坛法律顾问：王进律师后使用快捷导航没有帐号？
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求问卡方分布、t分布与F分布的实际意义与应用场景
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& && & 感觉老师这周对三种分布讲的比较粗糙，卡方分布、t分布与F分布的实际意义与应用场景到底有那些？什么情况应该使用那种分布进行求解。虽然做了作业，但是这块还是一头雾水~
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你是上的哪门课?R语言吗?
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貌似都是显著性检验吧
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kingc 发表于
你是上的哪门课?R语言吗?
上大数据统计学基础~
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violeteva 发表于
貌似都是显著性检验吧
嗯，是有~ 但是在做作业时，有些题目设置的场景是需要把实际问题转换成这些分布求近似值的~&&所以就比较疑惑，实际运用中如何合理的使用这些分布？
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做参数检验，比如你做出来一个模型，模型有很多参数，你如何知道参数是有意义的（对最终预测、分类有显著影响），这时就需要各类分布检验。
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