两个随机数据集的统计检验

统计检验是一种常用的统计分析方法，用于判断两个或多个随机数据集之间是否存在显著差异。它基于一定的假设，通过计算统计量和对应的p值来判断差异是否具有统计学意义。

统计检验可以分为参数检验和非参数检验两种类型。参数检验要求数据符合特定的分布假设，例如正态分布，适用于大样本且总体参数已知的情况。非参数检验则对数据分布没有假设，更加灵活，适用于小样本或总体参数未知的情况。

常见的统计检验方法有：

1. t检验：用于比较两个样本均值是否有显著差异。适用于总体服从正态分布且方差相等的情况。
2. 方差分析(ANOVA)：用于比较多个样本均值是否有显著差异。适用于总体服从正态分布且方差相等的情况。
3. 卡方检验：用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。适用于变量为分类变量的情况。
4. Mann-Whitney U检验：用于比较两个独立样本之间的差异。适用于总体分布假设未知或不满足正态分布的情况。
5. Wilcoxon符号秩检验：用于比较两个相关样本之间的差异。适用于总体分布假设未知或不满足正态分布的情况。

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