摘要：文章讨论了单样本和双样本均值检验及其非参数检验的适用情况。以检查样本平均收入和教育年限为例，介绍如何选择合适的检验方法。若两个样本对应的总体方差已知，则使用大样本检验方法；若未知，则需先检验两个总体方差是否相等。若方差不等，则进行t检验；若存在特殊值或无法确定整体分布，可考虑使用非参数检验。
适用情况(例):单样本检验和双样本检验
检查样本中所有个人的平均收入是否为3000元。
需要假设差值呈正态分布其他和大样本一样。适用情况(例):单样本检验和双样本检验
黑人和非黑人的教育年限是否存在显著差异
步骤1：单样本检验和双样本检验
两个样本对应的总体方差已知吗？如果是，则直接使用3.1检验独立大样本的方法，如果否，则进入步骤2。
第二步：此时，两个整体的方差尚不清楚，我们需要先检查两个整体的方差是否相等。
Stata命令：如果方差相等的零假设被拒绝，则进入步骤3；
若不能拒绝方差相等的零假设，则必须考虑步骤4。
第三步:此时认为两个整体的方差不相等
另外，t检验容易受到检验统计分母的影响，即方差。这意味着样本中的一些特殊值可能会降低我们发现显著差异的可能性。
如果不能对整体分布下定论，或者样本有特殊值，可以考虑非参数检验来取代之前讨论的t检验：
参考文献：
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摘要：文章讨论了单样本和双样本均值检验及其非参数检验的适用情况。以检查样本平均收入和教育年限为例，介绍如何选择合适的检验方法。若两个样本对应的总体方差已知，则使用大样本检验方法；若未知，则需先检验两个总体方差是否相等。若方差不等，则进行t检验；若存在特殊值或无法确定整体分布，可考虑使用非参数检验。
摘要：本文主要研究了零样本和少样本学习方法在自然语言处理（NLP）中的应用，特别是文本分类任务。文章首先介绍了零样本学习和少样本学习的概念，并分析了它们对NLP领域的影响。接着，文章研究了两种零样本文本分类方法：Flair的TARS分类器和为NLI（自然语言推理）设计的Transformers模型。实验结果表明，NLI模型的性能通常优于TARS分类器，但两者都受到分类名称选择的影响。此外，文章还探讨了少样本学习在文本分类任务中的应用，并发现微调模型可以受益于少量的标记数据。最后，文章总结了零样本和少样本学习的优点和局限性，并指出它们可以作为NLP工具包中的有用工具。同时，本文还涉及小样本相关性分析设计图片的素材资源。
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