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WHERE file.folder=this.file.folder
AND contains(dlink,link(this.file.name))

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WHERE file.folder=this.file.folder
AND !contains(file.name,this.file.name)
AND !contains(dlink,link(this.file.name))

检验类型	适用条件	主要任务	主要公式
Z检验	样本量大，正态分布或近似正态分布	检验样本均值与总体均值的差异	$Z = \frac{X ˉ - μ}{\frac{σ}{n}}$
T检验	样本量小，正态分布或近似正态分布	检验样本均值与总体均值的差异	$t = \frac{X ˉ - μ}{\frac{s}{n}}$
卡方检验	分类数据	检验观测频数与期望频数的差异	$χ^{2} = \sum \frac{( O _{i} - E _{i} ) ^{2}}{E _{i}}$
F检验	两个样本的方差	检验两个样本方差的差异	$F = \frac{s _{1}^{2}}{s _{2}^{2}}$
方差分析 (ANOVA)	多组样本的均值	检验多个样本均值的差异	$F = \frac{组间方差}{组内方差}$
正态性检验	检验数据分布是否为正态	验证数据是否来自正态分布	无固定公式，常用Shapiro-Wilk检验
非参数检验	数据不满足正态分布或是有序数据	无需假设数据分布的情况	无固定公式，根据检验类型不同如Mann-Whitney U, Wilcoxon等
回归分析	预测变量与一个或多个变量的关系	评估变量之间的线性关系	$Y = β_{0} + β_{1} X_{1} + \dots + β_{n} X_{n} + ϵ$
相关性检验	测量两个变量之间的线性关系	检验变量间是否有显著的线性关系	$r = \frac{\sum ( X _{i} - X ˉ ) ( Y _{i} - Y ˉ )}{\sum ( X _{i} - X ˉ ) ^{2} \sum ( Y _{i} - Y ˉ ) ^{2}}$
贝叶斯检验	结合先验知识与观测数据	更新对参数估计的信念	$P (θ ∥ X) = \frac{P ( X ∥ θ ) P ( θ )}{P ( X )}$