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jb-test

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卡方分布表的读取

如果我们计算出来的：

自由度=1

chi-square 卡方= 1.6

*卡方分布表里面的α就代表p-value

*假设置信度为95%

对照着卡方分布表，找到自由度1所在的行，我们的卡方1.6介于1.323和2.706之间，查表得出其p值为0.25到0.1之间，大于0.05，所以我们不能拒绝H0。换句话说，H0成立，即硬币是常规硬币，没有做手脚。

从表中可以看出，同一个自由度下，卡方值越大，p值越小；而卡方值代表的是观测值与期望值的偏离，因此偏离程度越高，卡方值越大，p值越小，越不能接受原假设。

总的思路是：做出H0,H1这对互斥的假设，计算出H0为真时的期望值，统计出实际的观测值，通过期望值和观测值求得chi-square（卡方），再通过卡方查表，得到p值。根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-value<α，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-value>α，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。