摘要：本文对比分析双独立样本检验及相关配对检验在概率论和数理统计中的应用，通过一个成对数据测试的例子进行描述。文章首先进行描述性统计分析，然后分别介绍双独立样本检验和相关配对检验的原理和步骤，包括假设检验、构建双尾检验拒绝域、计算p值等。最后，通过Python实现这两种检验方法，并对比其效应量。文章旨在帮助读者理解两种检验的异同，以便在实际应用中选择合适的方法。
在概率论和数理统计教程中，有一个成对数据测试的例子：独立样本和相关样本
对数据集进行描述性统计分析：独立样本及相关样本
二、绘图检验样本分布是否符合正常分布
观察直方图，可以认为两个样本服从正态分布
三、假设检查
1.双独立样本检验：独立样本及相关样本
由t分布定义知
在原假设条件下给出检验统计：
构建双尾检验拒绝域：
计算p值:
下面利用Python实现双独立样本检验：
为了理论上推导的便利，假设两个样本的标准相等，并使用它们python没有这样的有这样的顾虑。
这两种情况得出相同的结论，以下是成对数据检查。
2.相关配对检查
这样把双样本t检验转化为单样本t检验统计：
由t分布定义知识，
构建双尾检验拒绝域：
计算p值:
下面利用Python实现成对数据检验：
效应量d=-0.51
四、对比分析
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摘要：文章讨论了如何根据证据笔迹选取样本笔迹特征，包括单字偏旁笔画、文字布局、书面言语和标点符号等，并记录在特征比对表中。样本笔迹剖析需注意对案后样本和试验样本的伪装改变及程度分析。文章还介绍了近似方差剖析（ANOVA）的基本原理和查验统计量，用于检验两个及两个以上样本均数的显着性差异，应对研讨数据因各种因素出现的波动进行分析。
摘要：本文对比分析双独立样本检验及相关配对检验在概率论和数理统计中的应用，通过一个成对数据测试的例子进行描述。文章首先进行描述性统计分析，然后分别介绍双独立样本检验和相关配对检验的原理和步骤，包括假设检验、构建双尾检验拒绝域、计算p值等。最后，通过Python实现这两种检验方法，并对比其效应量。文章旨在帮助读者理解两种检验的异同，以便在实际应用中选择合适的方法。
