有人会吗�

晕！忘了�

卡方和t都属于统计函数,由于统计对象,也就是自变量,是一个个符合统计规律的测量值(或理论值).所以由这些自变量组成的函数,也一定符合一定的统计分布,因此有人根据不同的自变量统计分布的类型，构建了不同的函数，诸如卡方、t……,它们所符合的统计分布非常适合于判断组成他们的自变量的分布规律。
像卡方检验，它是用于检验一组数据是否与一组理论值相符的检验,比如一组实测基因型数量的分布与一组理论基因型数量的分布是否相符. 具体函数表达式是：算出各个理论值与相应实际值的差的平方与理论值的比,然后取和,这个和就是"卡方",卡方就是上面所说的一个符合统计规律的函数,每组值都对应一个卡方,然后用它比较理论的卡方,就可以知道实测数据是不是属于符合理论值允许范围内的值.
t-试验则是不同实测数据之间比较,看它们是否按照相同统计规律的一种检验,具体的函数是什么我也忘了,好象是统计符合小样本正态分布的数据的.

卡平方:实得比数符合理论比数的程度如何，可用一个指数即卡平方（x2）来表示。x2的定义为：
x2＝∑（实得数－预期数）2／预期数（∑为积加符号）
算出x2后，就查x2表（表中 n代表“自由度”，p是实得数与理论数相差一样大以及更大的积加概率）。当观察结果与理论预期值差异的概率p＞0.05时，说明差异不显著；当p＜0.05时，表明差异显著，应把假设的分离比否定；当p＜0.01时，表明差异极显著，有把握地把假设的分离比否定。


T-检验:不同的样本产生不同的系数 
检验系数等于零的假设 
Ho: b = 0 
Ha: b ???0


规则: If 如果估计的t的绝对值 > 临界t-值, 那么就拒绝了 Ho. 
它具有显著性. 
估计的 t = (b - 0) / ??b 
临界 t 
大样本, 临界 t???2 
N > 30 
小样本, 临界t在学生表中可查到 
D.F. = 观察数减去自变量数，减去1. 
N < 30