本博客结合浙大假设检验的课程PPT，以举例子的方式通俗易懂地展示了如何使用常见的几种假设检验以及使用技巧。 目录先举一个例子1 假设检验定义1.2 假设检验的假设1.2.1 第一类错误（弃真错误）、第二类错误（取伪错误）1.2.2 显著性水平1.2.3 P值1.3 基本思想（一定要看！！！）2 检验方式2.1 检验统计量2.2 拒绝域2.3 接受域概括3 假设检验步骤3.1 两种假设检验3.1.1
# 机器学习假设检验的实现流程
## 介绍
在机器学习中，假设检验是一种重要的统计方法，用于评估数据集中的观测结果与某个假设的一致性。本文将向你介绍如何实现机器学习中的假设检验，希望能帮助你更好地理解和应用这个方法。
## 流程概览
下面是机器学习假设检验的实现流程，我们将使用Python作为编程语言来完成这个任务。
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原创
2023-12-05 08:52:37
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假设检验的基本思想：用了反证法的思想，为了检验一个假设是否成立，就先假定这个假设是成立的你然后看由此产生的后果是否合理，如果不合理，说明原假设不正确，我们就拒绝原假设。如果由原假设导出没有不合理的现象发生则接受原假设。假设检验的一般步骤：对待检验的未知参数θ根据问题的需要做出一个单边或双边的假设，选择原假设的原则是事先有一定信任度或出于某种考虑是否要加以保护；选定一个显著性水平α，最常用的是α=0
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2024-03-07 11:55:50
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文章目录6.1 假设检验的原理6.1.1 提出假设6.1.2 做出决策6.1.3 效应量分析6.2 总体均值的检验6.2.1 一个总体均值的检验6.2.2 两个总体均值差的检验6.3 总体比例的检验6.3.1 一个总体比例的检验6.3.2 两个总体比例之差的检验6.4 正态性检验假设检验方法小结 6.1 假设检验的原理假设检验：先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是
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2024-01-23 20:15:44
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1. 假设检验的基本概念 在总体的分布函数完全未知或只知其形式、 但不知其参数的情况下, 为了推断总体的某些性质, 提出某些关于总体的假设。 假设检验就是根据样本对所提出的假设作出判断: 是接受, 还是拒绝。基本原理 小概率推断原理：小概率事件(概率接近0的事件， 0 ≤ α ≤ 0.05 )， 在一次试验中，实际上可认为不会发生。基本思想方法 采用概率性质的反证法：先提出假设H0&nbs
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2023-12-03 11:21:40
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前言：对于数据分析师来说，统计学是必不可少的基础知识。不仅工作中会经常运用其概念，且也几乎是数据分析师工作的面试必考题(尤其是校招以及转行的朋友，当实战经验少的时侯会更关注基础功底是否扎实)。所以我准备开始以较简练的语言，辅以简单易懂案例，总结一些统计学核心的知识点。我们常用的ab实验，其背后的原理就是统计学中的假设检验，今天我们来详细说说假设检验。一、常用核心概念什么是假设检验：假设就是对从总体
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2024-01-16 13:53:32
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1.假设检验定义是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。2.显著性检验原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。3.假设检验的基本思想反证法及小概率原理反证法是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立，小概率原理是指小概率事件再一次实验中基本上不会发生。4.假设检验的两
# 为什么机器学习不用假设检验？
## 整件事情的流程
为了解释为什么机器学习不使用假设检验，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简单的表格展示了机器学习和假设检验的不同之处：
| 步骤 | 机器学习 | 假设检验 |
| --- | --- | --- |
| 数据集 | 训练数据集和测试数据集 | 单个数据样本 |
| 目的 | 预测未知数据 | 推断总体 |
## 每一步需要做什么
原创
2024-04-19 07:57:18
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统计假设检验（Hypothesis Test）统计假设检验（Hypothesis Test）：事先对总体的参数或者分布做一个假设，然后基于已有的样本数据去判断这个假设是否合理。即样本和总体假设之间的不同是纯属机会变异（因为随机性误差导致的不同），还是两者确实不同。常用的假设检验的方法有 t-检验法，（卡方检验），F-检验法等基本思想：假设检验的步骤第一步，根据具体的问题，建立假设：如果原假设被拒绝
前文已经讨论了关于置信区间的问题，具体见： 机器学习领域中置信区间的使用 本文讨论假设检验的相关问题。 基本概念： 样本（一般指样本集合）：一次从总体抽样中获得的样本集合。 样本量/样本个数：一次从总体抽样中获得的样本集合的样本数目。 抽样个数（一般指放回抽样）：总共从总体中抽取样本的次数，每次抽取
原创
2022-12-10 12:52:09
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在上篇文章中，介绍了假设检验的基本方法和原理，并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验，见下文：数据分析 | 统计之参数假设检验这篇文章，用Python实现常用的假设检验！服从什么分布，就用什么区间估计方式，也就就用什么检验！比如：两个样本方差比服从F分布，区间估计就采用F分布计算临界值(从而得出置信区间)，最终采用F检验。 建设检验的基本步骤： 前言 假设检验用到的Pyt
实例：背景：制药公司：制药公司断言他们的神药能在两周内治愈90%的患者，对于深受打鼾困扰的人来说，这可是个天大的好消息。问题是，并非人人都信服这个断言。外科医生：统计邦外壳诊所的医生给病人开了鼾克，但她对结果感到失望。她决定自行对药物进行试验。她随机抽取了15位鼻鼾患者，对这些患者实施为期2周的鼾克治疗。两周后，她请这些患者来医院复诊，看他们是否不再打鼾。结果如下： 问题：如果药物能治愈
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2023-12-28 13:04:09
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学习假设检验的基础知识，包括如何设置假设检验。统计学家规定了关于可能性或不可能性的三个常规级别：如果达到样本均值的概率小于，0.05 即 5%，0.01 即 1% 或 0.001 即 0.1%，那么通常被视为不太可能发生。概率小于 0.1% 的情况是非常不可能的，这些叫做 α 水平。现在做一道快速测试题来理解 α 水平是什么，我们重点讨论下 α 水平 0.05 以下哪些说法是正确的？以下哪些说法是
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2023-10-24 11:03:14
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# 假设检验在机器学习中的应用与理解
## 引言
假设检验（Hypothesis Testing）是一种统计推断的方法，旨在通过样本数据对某一假设进行验证。然而，在机器学习中，假设检验的应用并不如传统统计学中那样普遍。这让许多人在学习机器学习时感到困惑。本篇文章将引导你理解假设检验与机器学习之间的关系，阐明在机器学习中为什么假设检验的实践不那么流行，给出实施的步骤和代码示例。
## 整体流程
假设检验显著水平一个概率值：原假设为真时，拒绝原假设的概率，表示为alpha，常用取值为0.01，0.05，0.10
例子：公司招聘200人，但公司只希望只有5%的人是浑水摸鱼进来的，即4人，而这个5%就是显著性水平alpha假设检验的步骤提出假设确定适当的检验统计量规定显著性水平计算检验统计量的值做出统计决策原假设和备择假设待检验的假设又叫原假设（零假设）H0。（原假设一般为没有差异、没有变化）
# 使用Python进行平行性假设检验的完整指南
## 引言
在数据分析和统计学中，假设检验是一种常见的技术，用于检验某种假设是否成立。在许多情况下，我们可能会使用平行性假设检验来验证不同样本之间的关系。本文将带你通过完整的流程，教你如何使用Python进行平行性假设检验。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行平行性假设检验：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 06:46:55
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假设检验是统计学中的一种方法，用于判断观察到的数据是否支持我们对某个假设的看法。以下是一个实际的生活中的例子：假设你是一家药品公司的研究员，你正在研发一种新的药物，希望它能比现有的药物更有效地治疗某种疾病。你的零假设H0可能是：“新药的效果和旧药一样”，对立假设H1可能是：“新药的效果比旧药好”。为
原创
2023-11-23 10:19:00
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所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。这次是学习概率统计的第三篇文章， 基于前两篇文章进行展开。在第一篇文章的概率论基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量及其分布，本篇将继续会学习七种机器学习领域中常见的数据分布。 而这篇文章的第二部分假设检验， 属于第二篇数理统计的内容， 假设检验是统
原创
2021-02-04 20:52:57
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所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 而统计学又是
原创
2023-01-01 09:51:29
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最近在学习机器学习方面的内容，如题所说，对于为什么机器学习中不使用假设检验十分不解，在网上搜寻了一些资料最后发现还是知乎上的这个帖子回答的比较靠谱，也比较全面，其实个人感觉机器学习很少用到统计模型自然不太用假
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2022-05-18 17:03:30
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