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统计分布临界值表

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附 录

附表一：随机数表 ______________________________________________________________

附表二：标准正态分布表 ________________________________________________________

附表三：t分布临界值表 _________________________________________________________

附表四：2分布临界值表 _______________________________________________________

附表五：F分布临界值表（α=0.05） ______________________________________________

附表六：单样本K-S检验统计量表 ________________________________________________

附表七：符号检验界域表 ________________________________________________________

附表八：游程检验临界值表 ______________________________________________________

附表九：相关系数临界值表 ______________________________________________________

附表十：Spearman等级相关系数临界值表 __________________________________________

附表十一：Kendall等级相关系数临界值表 _________________________________________

附表十二：控制图系数表 ________________________________________________________

附表一：随机数表 附表二：标准正态分布表 附表三：t分布临界值表

（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）

（左侧的示意图是单侧检验的情形） 附表四：2分布临界值表 附表五：F分布临界值表（α=0.05） F分布临界值表（α=0.01） 附表六：单样本K-S检验统计量表 附表七：符号检验界域表 附表八：游程检验临界值表 附表九：相关系数临界值表

附表十：Spearman等级相关系数临界值表 附表十一：Kendall等级相关系数临界值表 附表十二：控制图系数表

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统计学附录-F分布-t分布临界值表-全

统计学附录-F分布-t分布临界值表-全

统计学附录 F-分布临界值表

——α（0.005―0。10）

α=0。005

Fα

k1

k2 1 2 3 4 5 6 8 12 24 ∞

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

16211

198.5

55。55

31.33

22。78

18.63

16.24

14.69

13.61

12。83

12.23

11.75

11.37

11.06

10。80

10.58

10.38

10.22

10。07

9。94

20000

199.0

49。80

26。28

18。31

14.45

12.40

11。04

10。11

9。43

8。91

8.51

8。19

7。92

7.70

7。51

7.35

7.21

7.09

6。99

21615

199.2

47。47

24。26

16。53

12.92

10.88

9。60

8.72

8.08

7。60

7。23

6.93

6.68

6.48

6.30

6。16

6。03

5.92

5。82

22500

199.2

46。19

23.15

15。56

12.03

10。05

8。81

7.96

7.34

6。88

6。52

6。23

6.00

5。80

5.64

5。50

5。37

5。27

5。17

23056

199。3

45.39

22。46

14.94

11。46

9.52

8.30

7.47

6.87

6。42

6。07

5。79

5。56

5.37

5.21

5.07

4.96

4.85

4。76

23437

199。3

44.84

21。97

14。51

11.07

9。16

7.95

7。13

6。54

6.10

5.76

5。48

5。26

5.07

4.91

4.78

4.66

4.56

4.47

23925

199.4

grubbs临界值表

grubbs临界值表

grubbs临界值表

Grubbs临界值表是一种用于判断一组数据中是否存在异常值的工具，由美国统计学家Robert Grubbs于1969年提出。它基于t分布理论，利用t分布的临界值来判断数据中是否存在异常值。t分布是正态分布的一种变形，计算简便且形态可变。Grubbs临界值表根据t分布的特性，计算出一组临界值，用于判断数据中的异常值。

该表格中的数值对应于不同显著性水平下的临界值，如%、%、%、%等。这些临界值可用于比较数据中的最大值或最小值与表格中的数值，从而判断是否存在异常值。

请注意，Grubbs临界值表是一种常用的方法，但并非唯一的方法，其他方法如IQR、Z-score等也可以用于异常值的检测。在实际应用中，应根据数据的特性和分析需求选择合适的方法。

统计学附录F分布t分布临界值表全

统计学附录F分布t分布临界值表全

统计学附录 F—分布临界值表

——α（―）

α=

Fα

k1

k2 1 2 3 4 5 6 8 12 24 ∞

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24 16211

20000

21615

22500

23056

23437

23925

24426

24940

25465

25

26

27

28

29

30

40

60

120

α=

Fα

k1

k2 1 2 3 4 5 6 8 12 24 ∞

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18 4052

4999

5403

5625

5764

5859

5981

6106

6234

6366

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

40

60

120

∞

α=

Fα

k1

k2 1 2 3 4 5 6 8 12 24 ∞

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

1018

柯克伦检验临界值表

柯克伦检验临界值表

柯克伦检验临界值表

柯克伦检验

柯克伦检验（Kolmogorov-Smirnov test，下简称KS检验）是一种统计检验方法，用于判断样本是否服从特定的分布。KS检验是非参数检验方法之一，不依赖于数据的具体分布，适用于任意分布形态的检验，因此被广泛应用于各个领域，包括医学、金融和工程等。

柯克伦检验的原假设是样本数据与特定分布一致，备择假设则是样本数据与特定分布不一致。通过计算样本数据的累积分布函数（CDF）与特定分布的累积分布函数的最大差值（称为D值），可以得出检验统计量D。然后，可以利用临界值表判断是否拒绝原假设。

临界值表

KS检验的临界值表提供了一种便捷的方式，用于确定在给定显著性水平下，拒绝或接受原假设的临界值。该表根据样本容量和显著性水平给出了相应的临界值，使得在给定水平下，若检验统计量大于该临界值，则拒绝原假设。

在实际应用中，我们通常将临界值表收录在统计学参考书籍中，或通过统计软件进行计算和输出。本文将简要介绍柯克伦检验临界值表的基本结构和使用方法。

柯克伦检验临界值表的基本结构

柯克伦检验临界值表通常包含以下几个要素：

1. 显著性水平（Significance level）：指在原假设成立时，拒绝原假设的概率。常见的显著性水平有0.05和0.01。

2. 样本容量（Sample size）：指参与柯克伦检验的样本个数。

3. D临界值（Critical value of D）：指在给定显著性水平下，判断是否拒绝原假设的临界值。若检验统计量D大于该临界值，则拒绝原假设；否则，接受原假设。

柯克伦检验临界值表通常以网格状的方式呈现，行表示显著性水平，列表示样本容量，每个单元格中的数值为相应显著性水平和样本容量下的临界值。

下表为柯克伦检验临界值表的一个示例： N=20 N=30 N=50

α=0.1 0.256 0.213 0.171

α=0.05 0.294 0.236 0.191