数本来就不多，所以他使用样本统计量的值作为总体参数的估计值，也就是点估计。
然后是抽样分布，分别进行X^2（卡方）分布、t分布以及F分布的计算。
X^2分布是方差的抽样分布，它说明的是，从正态分布的总体中随机抽样，所的样本的方差S^2接近于总体方差的可能性。
t分布是随机变量 x ~ N (0，1)， y ~ x 2 ( n )，且 x 与 y 独立，记为 t ( n )。
F分布是X、Y为两个独立的随机变量，X服从自由度为k1的卡方分布，Y服从自由度为k2的卡方分布，这2 个独立的卡方分布被各自的自由度除以后的比率这一统计量的分布。
接下来就来到最关键的一步。
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