本文主要是介绍R语言参数检验 ：需要多少样本？如何选择样本数量，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
参数检验受制于数据属性的假设。例如，学生t检验是众所周知的参数检验，假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理，如果样本量足够，测试也可以应用于非正态分布的测量。在这里，我们将研究t检验有效所需的大致样本数。
将正态分布拟合到采样均值
为了研究满足学生t检验要求所需的样本数量，我们迭代各种样本量。对于每个样本大小，我们从几个分布中抽取样本。然后，计算样本的平均值，并将正态分布拟合到平均值的分布。在每次迭代中，我们记录描述正态分布与采样均值拟合程度的对数似然。当对数似然变为正时，我们将考虑采样均值接近正态分布。
记录拟合的概率
调查结果，我们可以看到一些分布似乎比其他分布更快地接近正态分布：
<span style="color:#000000"><span style="color:#000000"><code>print(result)</code></span></span>## Sample_Size Beta Normal Chi Poisson 这篇关于R语言参数检验 ：需要多少样本？如何选择样本数量的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
