卡方假设检验依赖于卡方分布。与 t 分布类似，它有自由度和非中心参数。
图中展示了卡方分布的 PDF 和 CDF（黑色实线），并以具有相同均值和方差的正态分布作比较（灰色虚线）。
以下关于卡方分布的说法，哪一项是正确的？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
假设检验如何工作，能解决哪些问题？为此，您将完整走一遍单样本比例检验的流程。在此过程中，您会接触到 z 分数、p 值以及假阴性与假阳性错误等重要概念。
在本章中，您将学习如何使用 t 检验比较两组均值的差异，并将其扩展到使用 ANOVA 和两两 t 检验比较两组以上的情形。
现在，您将使用比例检验来比较两组之间的比例差异。通过动手练习，您会将比例检验扩展到两组以上，使用卡方独立性检验，并回到单样本情形，使用卡方适合度检验。
当前练习
最后，您将学习参数化假设检验所依赖的前提假设，并了解当这些假设不满足时如何使用非参数检验。
