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性参数。
图中展示了某个卡方分布的 PDF 与 CDF（黑色实线），并以具有相同均值与方差的正态分布作对比（灰色虚线）。
关于卡方分布，下列哪一项是正确的？
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
了解假设检验为何有用，并按步骤完成一次单样本比例检验。在此过程中，您将接触 z 分数、p 值，以及假阴性与假阳性等重要概念。还将介绍 Stack Overflow 调查与医疗物资延迟发货这两个数据集。
学习如何使用 t 检验比较两组之间的均值差异，并将其扩展到两组以上，使用 ANOVA 与两两 t 检验。
学习如何使用比例检验比较两组之间的比例差异，将其扩展到多于两组时使用卡方独立性检验，并回到单样本场景使用卡方适合度检验。
当前练习
了解参数化假设检验所依赖的假设，并学习当这些假设不满足时，如何使用基于模拟与基于秩的非参数检验。
