论读书
睁开眼，书在面前
闭上眼，书在心里
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2020-02-16 17:47:00
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假设检验综述一、假设检验的基本思想二、假设检验的步骤三、左侧检验、右侧检验、双侧检验四、参数检验与非参数检验的区别 一、假设检验的基本思想 假设检验的思想和方法是根据小概率原理，具体地说当我们对问题提出原假设H0和备注假设H1，并要检验H0是否可信时，可以先假设H0是正确的，在此假设下，经过一次抽样，若发生小概率事件，可以根据“小概率事件在一次实验中几乎是不可能发生的”的理由，怀疑原假设不真，
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2024-09-27 19:53:51
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举个栗子。我说我射击特别厉害，平均能打到8环，那么如何验证我是不是在吹牛逼呢，那就让我做几次射击看看我水平到底怎么样。首先你选择相信我，假设我没吹牛，我的成绩在8环附近（这就是原假设）。我作为一个8环水平的选手，射中的环数应该服从一个平均值为8的高斯分布。但是事先说好我的原则：1、可能我当天没吃饱饭呀、或者心情不好呀，而且也就只让我射击几次，我可能发挥不好等等的，所以你不能轻易怀疑我，如果我打7环
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2020-11-16 17:49:00
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机器学习中的假设检验： （摘自：《常用数据挖掘算法总结及Python实现》）
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2022-05-18 17:03:42
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## Java 假设检验
### 1. 假设检验简介
假设检验（hypothesis testing）是统计学中的一种重要方法，用于验证关于总体的假设。在数据分析中，我们面临着对总体的一些猜测，通过假设检验可以帮助我们确定这些猜测是否可信。
在假设检验中，我们通常有两个假设：原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。原假设是我们要验证
原创
2023-08-05 03:46:53
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什么是假设检验 什么是假设检验，简单的讲就是，首先我有一个某个领域的数据分布有一个预期，然后观测并获取到这个领域一组统计学的数据，那么这组数据到底是支持我的预期还是反对我的预期，为了回答这个问题就需要使用到假设检验。
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2019-12-24 20:43:00
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假设检验
原创
2021-08-02 14:36:10
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目录1 假设检验的基本思想2 假设检验的基本原理3 假设检验中可能犯的错误4 假设检验的基本步骤4.1 第一步：提出假设4.2 第二步：确定理论的显著性水平
4.3 第三步：计算用于检验的统计量4.4 第四步：根据统计量对应的P值进行判断假设5 假设检验中总体的集中不同情况 1 假设检验的基本思想举例理解，如检验"小明是一个从来不做坏事的好人"按照这个假设前提，小明不会干坏事或干坏事的几率是非
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2023-09-21 01:36:22
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第九章 假设检验9.1 假设检验的概念先对总体的参数或总体的分布形式作某种假设 \(H_0\)，然后由抽样结果推断假设 \(H_0\)在数理统计学中，称检验假设 \(H_0\)参数的假设检验分布的假设检验检验假设的理论依据实际推断原理：小概率事件在一次试验（抽样）中是不可能发生的9.2 正态总体均值和方差的假设检验9.2.1 \(\sigma^2\) 已知，均值 \(\mu\)1. \(\sigm
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2024-05-08 14:09:00
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实验目的：1、学会使用SPSS的简单操作。2、掌握假设检验。实验内容：1.一个总体均值的检验（小样本）；2.两个总体均值之差的检验；3.绘制正态概率图；4.S—W检验。实验步骤：单总体的Z检验和t检验。设是取自正态总体的一个样本，要检验。其中为已知的常数。为了说明如何构造检验统计量和拒绝域，先看一个简单的情形。设总体方差是已知的，记为，设为样本均值，则。设为真，即，对作标准化，得到 上述
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2023-07-05 20:16:46
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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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参考书目：贾俊平. 统计学——Python实现. 北京: 高等教育出版社，2021.参数估计和假设检验是统计学的核心。上一节介绍了常见的参数估计，本章介绍Python实现假设检验的流程。导入包，读取案例数据import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.stats.weightstats import ztest
exam
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2023-08-04 18:59:17
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数据分析师 数据分析师假设检验假设检验的基本步骤（以两个总体均值的假设检验为例）：（1）建立原假设H成立，备择假设H1；原假设Ho：从1=2（或μ1≥μ2，或μ1≤μ2），备择假设H1从1≠μ2（或从1<μ2，或μ1>μ2）。一般假设H为真，对其统计检验；H与H1对立，两者择一。（2）确定小概率事件的界值。一般情况下我们将p<0.05或p<
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2023-10-31 22:02:37
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一、快速理解我开始学习假设检验时遇到了几个问题：什么是假设检验？为什么要假设检验？什么是假设：对总体参数（均值，比例等）的具体数值所作的陈述。（因为一般来说总体的属性具体值我们是测不出来的，也只是靠不停的测试逼近具体值，所以只能假设总体的某一个属性的具体值为xxx）而假设检验就是先对总体的参数提出某种假设，然后利用样本的信息判断假设是否成立的过程。样本值是变化的，通过样本值计算出来的样本参数不一定
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2024-06-21 09:57:05
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数据科学是一个不断发展的领域，近年来越来越受欢迎。数据科学的一个重要组成部分是假设检验的使用，它可用于从数据中得出结论并做出明智的决策。什么是假设检验？ 假设检验是数据科学中常用的方法，用于评估关于总体参数的假设的有效性。它用于确定数据是否支持假设，或者是否有足够的证据拒绝它。假设检验的重要参数 1：零假设（H0）：零假设，记为H0，表示被研究的变量之间没有关系的陈述。 默认情况下，零假设将始终为
假设检验就是利用小概率事件原理(发生概率很小的随机事件在一次试验中几乎不可能发生)判断是否可以拒绝原假设的一个工具。在生活中的应用假设检验的例子有很多，最常见的就是在法庭上，法官先假设嫌疑犯无罪，然后收集证据，如果有足够证据证明嫌疑犯有罪，则拒绝原假设，宣判嫌疑犯有罪。假设检验做的就是这么一回事，它之所以重要是因为它是我们思考问题，分析问题，解决问题的一套逻辑思维方法论。假设检验的步
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2024-03-12 21:20:45
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原网址：Python来做假设检验 - SegmentFault 思否对于任何一个频率派的数据科学家而言，日常做数据分析难免还是会用到一些假设检验方法做一个数据探索和相关性、差异性分析，并且这也是做后续统计模型（机器学习类预测模型可以略过）预测的第一步。这篇博文目的就是整理基本的假设检验方法、适用条件和调用Python（主要是scipy模块）的哪些方法。正态性检验这个是很多统计建模的第一步，例如，普
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2023-05-28 21:29:21
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假设检验一、假设概念假设总体均值为μ，那么实际抽样的均值离μ越近意味着假设越合理，相反，实际抽样均值离μ越远意味着假设越不合理。其中，实际抽样结果与假设的差异“程度”可以用概率值表示，概率值越大意味着越无差异。在实际中往往认为设定一个P-value的阈值将差异程度判断为有差异或者无差异，这就是显著性水平。二、假设检验基本步骤提出原假设和备择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
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2023-09-15 18:20:47
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单总体参数的假设检验单总体均值的检验DescrStatsW.ztest_mean()statsmodels.stats.weightstats.DescrStatsW.ztest_mean(value=0, alternative='two-sided')参数说明value假设的均值alternative备择假设的形式，可选值：‘two-sided’, ‘larger’,&nb
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2024-02-19 20:16:54
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本文会将原理知识穿插于代码段中，相关代码和数据集空降文末可以获取。前言在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标来衡量每组用户的参与度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。通过这
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2024-07-26 16:15:04
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