请高手帮忙解释这段是什么意思，多谢多谢多谢了！！！

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To illustrate the impact of the correlation between sample means and sample
standard deviations on calculated test statistics, we conduct the following experiment.
We randomly draw 1,000 samples of 50 observations from a )~2 distribution
with one degree of freedom. We choose the ~,2 distribution for two reasons.
First, we know with certainty that the population mean for this distribution is
one. 1 Second, like the distribution of buy-and-hold abnormal returns, the Z 2 distribution
is positively skewed with a skewness measure of 2.83. In the 1,000
samples, we reject the null hypothesis that the sample mean is equal to one (the
population mean) at the 5% theoretical significance level in favor of the alternative
hypothesis that the sample mean is significantly less than one in 6.6% of
all samples and in favor of the alternative hypothesis that the sample mean is
significantly greater than one in no samples. We refer to this as the skewness bias.

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关键词：是什么意思 distribution observations significance significant 解释 高手 帮忙 意思

好像英文比较差，统计学也不怎么样。因为你拷贝的时候可能有些特殊符号没有拷贝好，所以读上去就更不顺口了。我才意思是说你要注意在假设检验的时候看看分布究竟是不是正态的，如果不是正态的，那么很多常用的检验方法都不能照搬。这是很基本的统计理论，一般的统计书上都有讲。比如作者用的这个已知整体平均值的分布，抽样出来的假设检验结果是错误的。但是我除了在特定的情况下（比如蒙特卡罗模拟的时候），从来没有听说过样本均值和样本方差的“相关系数”。

直接拷贝有些符号不显示了，这个分布是卡方分布，我理解的是这段主要解释什么是skewness bias，意思就是说卡方分布的整体均值是1，但在我们选取的样本中拒绝均值为1 的零假设，接受小于1的备择假设的百分比是6.6%，接受大于1的备择假设的百分比是0，如果是正态分布，这个双尾检验两边的值应该近似，而现在这种偏斜就是skewness bias，也就是像楼上所说的，这个抽样出来的假设检验是错误的。是不是可以这样理解？