Hypothesis-Testing
為什麼基本假設檢驗側重於均值而不是中位數？
在基本的本科統計學課程中，學生（通常？）被教導對總體平均值進行假設檢驗。
為什麼重點是均值而不是中位數？我的猜測是，由於中心極限定理，測試平均值更容易，但我很想閱讀一些有根據的解釋。
因為艾倫·圖靈是在羅納德·費舍爾之後出生的。
在過去，在計算機出現之前，所有這些東西都必須用手來完成，或者充其量只能用我們現在所說的計算器來完成。可以通過這種方式進行比較均值的測試 - 這很費力，但可能。以這種方式測試分位數（例如中位數）幾乎是不可能的。
例如，分位數回歸依賴於最小化一個相對複雜的函數。這不可能手動完成。編程是可能的。參見例如Koenker或Wikipedia。
與 OLS 回歸相比，分位數回歸的假設更少，並提供更多信息。