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。
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）
