1樓：passenger
簡潔明瞭地說一下：
t檢驗用於小樣本下、單一約束條件的假設檢驗，如H0: beta = 0；
F檢驗用於小樣本下、多個約束條件的假設檢驗，如H0: beta1 = beta2 =0；
z檢驗用於大樣本下、單一約束條件的假設檢驗，因為t分布大樣本下收斂於正態分佈；
wald檢驗用於大樣本下、多個約束條件的假設檢驗，它漸進服從卡方分布。
因此具體用哪種檢驗，第一要看你的樣本量，第二要看你要檢驗的約束條件有幾個。
2樓：那羅延
瀉藥！所謂t檢驗，是指test statistic是t分布的；而F檢驗則是指test statistic是F分布的。Wald檢驗是先要有乙個likelihood似然函式，這是通過對error進行假設得到的，比如正態分佈等，然後利用極大似然估計方法，通過一系列推導，得出最後的test statistic。
所以，t檢驗或者F檢驗與Wald檢驗並沒有可比性，前面兩個是指statistic的分布，而後面那個是指test statistic的函式型是怎麼得到。可以想象，有些Wald檢驗是F分布的，所以Wald檢驗也可以是F檢驗。
所以提問人所提的問題不存在。
該如何理解T檢驗 F檢驗 卡方檢驗？
ChenZhou 首先假設題主是數學系或者統計系的學生，對概率論以及統計檢驗中基本概念有所了解。嘗試理解如下命題 命題1.以上三大檢驗中的統計量 t 統計量 F 統計量 Chisq統計量 在 Null Hypo下都具有確定的分布，這個分布是不同Sample帶來的。命題2.一般情況下，任何資料，不管符...
R語言t檢驗結果矛盾嗎？
自我中心 你想知道 是否大於 就應該設定 greater 然後P值拿來和0.05比或者0.01比都是主觀上定出來的標準，其實這兩個數字沒有那麼神聖 再者，不能拒絕原假設 不代表 接受原假設 這時候只是不顯著罷了，不需要自行腦補。 什麼亂七八槽，P 0.05無任何意義，永遠記住這一點。只有P 0.05...
t檢驗，z檢驗是統計方法，那麼均值，方差， ，p值這些是統計方法嗎，一般的統計方法有哪些呢？
Saber 均值，方差都是用來描述一組資料的指標，比如說正態分佈中，均值描述資料分布的位置，方差描述資料的離散程度。是統計推斷中十分重要的引數，在統計推斷中我們應用的方法是小概率事件反證法，比如在描述兩組資料的均值是否有統計學差異時，因為有抽樣誤差的存在不能直接比較，需要先假設乙個零假設H0 兩組均...