一、卡方检验

1、统计量为什么要这样构造

2、要求变量服从正态分布吗？

为什么不要求？( 二项分布的中心极限定理+(1-p) -> 1 )

当变量不服从正态分布时，样本量也不够大，那也不服从卡方分布，这样假设检验还有意义吗？

3、不止可应用于离散，也可应用于连续。连续情况下指的是每个取值小区间的期望。

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1、卡方分布

随机误差，随机误差服从正态分布就证明数据拟合我的分布了。

为什么要除以分母？

1、统一量纲，不然没有办法比较。

2、不除就是绝对误差，除了就是相对误差。

为什么用相对误差不用绝对误差呢？

绝对误差不能度量

绝对误差就与系统有关，与单位有关了，测量范围。

我希望这个检验方法适合于各个系统，因此用相对误差。、

为什么要有相对误差？

用电压表测量电压，电压本身就存在误差。除以自己的话排除这个系统本身的一些误差，一些系统本身自带的随机因素。

只想测实验误差，不想测系统稳定的随机误差。

如果随机相对误差符合正态分布，

怎么结合样本构造一个卡方统计量。

随机误差符合正态分布就说明什么？

如何构建出来正态分布从而构建卡方统计量，按照中心极限定理，随机误差是服从正态分布的，随机误差即相对误差，随机相对误差符合正态分布（中心极限定理可推导）

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二、马尔可夫链，蒙特卡罗采样方法(MCMC)