t-检验：
t-检验，又称student‘s
t-test，可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度)，假设了数据的正态性，并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异。
matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题，分别为ttest方法和ttest2方法，两者的参数、返回值类型均相同，不同之处在于ttest方法做的是?One-sample
and paired-sample t-test，而ttest2则是?Two-sample
t-test with pooled or unpooled variance
estimate，?performs an unpaired two-sample
t-test。但是这里至于paired和unpaired之间的区别我却还没搞清楚，只是在Student’s
t-test中看到了如下这样一段解释：
“Two-sample?t-tests for a difference
in mean involve independent samples, paired samples and overlapping
samples. Pairedt-tests are a form
of?blocking,
and have greater?power?than
unpaired tests when the paired units are similar with respect to
“noise factors” that are independent of membership in the two
groups being compared.In
a different context, paired?t-tests can
be used to reduce the effects ofconfounding
factors
因此粗略认为paired是考虑了噪声因素的。
在同样的两组数据上分别用ttest和ttest2方法得出的结果进行比较，发现ttest返回的参数p普遍更小，且置信区间ci也更小。
最常用用法：
[H,P,CI]=ttest2(x,y);(用法上ttest和ttest2相同，完整形式为[H,P,CI,
STATS]=ttest2(x,y, ALPHA);)
其中，x，y均为行向量(维度必须相同)，各表示一组数据，ALPHA为可选参数，表示设置一个值作为t检验执行的显著性水平(performs
the test at the significance level
(100*ALPHA)%)，在不设置ALPHA的情况下默认ALPHA为0.05，即计算x和y在5%的显著性水平下是否来自同一分布(假设是否被接受)
结果:H=0，则表明零假设在5%的置信度下不被拒绝(根据当设置x=y时候，返回的H=0推断而来)，即x，y在统计上可看做来自同一分布的数据；H=1，表明零假设被拒绝，即x，y在统计上认为是来自不同分布的数据，即有区分度。
P为一个概率，matlab help中的解释是“ the p-value, i.e., the probability of
observing the given result, or one more extreme, by chance if the
null?hypothesis is true.?Small
values of P cast doubt on the validity of?the
null hypothesis.” 暂且认为表示判断值在真实分布中被观察到的概率(？不太懂)
CI为置信区间(confidence interval)，表示“a 100*(1-ALPHA)% confidence
interval for the true difference of population
means”，即达到100*(1-ALPHA)%的置信度的数据区间(？)
应用：常与k-fold
crossValidation(交叉验证)联用可以用于两种算法效果的比较，例如A1,A2两算法得出的结果分别为x，y，且从均值上看mean(x)>mean(y)，则对[h,p,ci]=ttest2(x,y);当h=1时，表明可以从统计上断定算法A1的结果大于(？)A2的结果(即两组数据均值的比较是有意义的)，h=0则表示不能根据平均值来断定两组数据的大小关系(因为区分度小)
临时学的，没经过太多测试，不一定对，还请高手指教。
参考资料：
经验+自身理解
matlab 7.11.0(R2010b)的帮助文档
wikipedia
http://www.biosino.org/pages/newhtm/r/schtml/One_002d-and-two_002dsample-tests.html
本文中提到的pair应该如此理解:两个样本是有顺序的(比如两个病人24个整点的体温),两个同一序号(比如说6点)的体温为一个配对.而不配对的则不考虑这些,把24个体温放在一起看分布情况
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