#統計學相關#假設性檢驗
#假設性檢驗→某件事情發生的可能性大→大到超出一定的範圍→判定為不太可能發生的情況
#第一步，提出假設h0(這個是靶子，要否定掉的),ha(這個是要接受的，模糊地理解為成立就好)
#h0+ha代表所有要包含的情況
#單尾的假設性檢驗假設現在進入單尾的假設情況
#這裡假設我的身高
#等號放在要拒絕的假設那邊h0:μ≥180 ha:μ小於180
#這裡的拒絕的物件就是180cm的身高，比如我的身高不到180cm，就是說這種情況不太會發生那麼h0拒絕，ha成立
#雙尾假設性檢驗→用於確定某點成立或者不成立
#就是不等於的情況，要麼大於，要麼小於
#h0:μ=180 ha:μ≠180
#第二步,calculation
#簡單來說就是計算與應該的數值的距離，聯想決策樹與k-means聚類那些演算法的原理
#一般算的是t的資料
#t=抽樣的樣本平均值-h0/該樣本的標準差→對比正態分佈公式，可以發現其計算原理基本一致，面積即
#正態分佈公式
概率#然後再根據t的值進行查表,如果落在了拒絕域裡面，那麼該事件(h0)就不太可能發生.
#第三步，查表(關於t的)，畫圖
此為單尾的情況⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆
#雙尾要麼在左邊，要麼在右邊比如⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇
#第四步，我們做一下判斷即what is your confidence?
#就像上面提到的，面積即概率，當我們算出來的t在及小範圍內→事件極不可能發生→原先的假設是錯的，如下圖
統計學的假設檢驗
假設檢驗是一種規則，它根據資料樣本所提供的證據，指定是肯定還是否定有關總體的宣告。基本原理是先對總體的特徵作出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件 p 0.01或p 0.05 在一次試驗中基本上不會發...
統計學03 假設檢驗
假設檢驗本質是一種逆向思維的應用。用大白話講，就是假如你想證明自己能辦成一件事，可以先假設你辦不成這件事，通過證明辦不成這件事發生的概率非常小來論證這件事是可以辦成的。在統計學中，這個辦不成這件事的假設被稱為零假設，記為h 0h 0 h0 而你辦成這件事的假設 在事實發生之前同樣是假設 被稱為備擇假...
統計學的假設檢驗
上次寫了統計學裡面的置信度與置信區間以後，文章反響還不錯，這次再來試著寫寫統計學裡面的假設檢驗。假設檢驗的核心其實就是反證法。反證法是數學中的乙個概念，就是你要證明乙個結論是正確的，那麼先假設這個結論是錯誤的，然後以這個結論是錯誤的為前提條件進行推理，推理出來的結果與假設條件矛盾，這個時候就說明這個...