1樓：球球
首先，你得明白什麼是用概率核對假設。見圖
t啊F啊啥的數值，其實就是基於假設從樣本裡面計算出來的一些數值。那如果根據分布，這些值對應的概率，也就是p值非常小，說明這個假設如果是真的，則其發生的概率，也就是p值，非常小啊。既然假設的這個事件發生概率這麼小，我們當然就要拒絕它啦！
2樓：楊鎵毓
bbs.pinggu.org/thread-3885528-1-1.html
需要提前說明的一點是所謂「分布」，是資料變動的「形態」，與位置（均值）胖瘦（方差）都沒有關係，所以在分布的推導過程中也要記住這一點。
假設你已經搞清楚了以上分布的數學推導關係，那麼剩下的需要你去領悟：
（1）在一張紙上寫出不同分布之間的推導關係；
（2）閱讀統計學中的「統計量」構造過程；
（3）你會發現發現統計量的構造和分布之間的推導關係是一致的。
比如，變數顯著性的t檢驗、模型顯著性的F檢驗、模型擬合優度的卡方檢驗，你都可以從「他原來服從什麼分布」、「他是怎麼構造的統計量」、「構造後他服從什麼分布」去思考。
所以，我最直觀的理解是「分布」是為了描述資料變動的「形態」，那麼構造這些分布也是為了更好地描述和貼合某些事物的變動特徵，那麼這些分布不論歷史上是否就是為了這些統計量而構造，那麼你需要理解的是「分布的含義和意義」、「這些分布與統計量的一致性」。
以上的內容大多是我個人的感受，也希望可能幫助到你。
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