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
一.假设检验的步骤1.问题是什么? H0;H12.证据是什么？ 由样本数据计算H0成立的概率p-value3.判断标准是什么？ 显著性水平alpha=5%/1%/0.1%4.做出结论。若p-value二.案例分析“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， (ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要
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2024-02-05 11:08:54
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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
作者|SUBHASH MEENA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 假设检验是统计学、分析学和数据科学中的一个关键概念 了解假设检验的工作原理、Z检验和t检验之间的区别以及其他统计概念 介绍 冠状病毒大流行使我们大家都成了一个统计学家。我们不断地核对数字，对大流行将如何发展做
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2020-06-30 18:10:00
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一、当给定了检验的显著性水平a=0.05时，如果检验时要检验是否相等，就是双侧检验，允许左右各有误差，即a/2=0.025。此时要查尾部面积是0.025时的Z值。但是我们参考书中说明表中间的数字是指从最左面一直到右侧某一点的面积，而Z值是指从中间均值所在的位置往右计算的长度。所以当Z=0时，中间的面积=0.50就是这个道理。现在我们要的是从右边尾部面积查Z值。当右边尾部面积是0.025时，左边的面
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2023-07-31 17:41:01
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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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本文约3000字，建议阅读6分钟本文我们将使用Pingouin Python库来检验种子数据集的假设检验案例。假设检验是一种推断统计方法，它通过分析样本数据集来确定总体特征。假设检验所需的数学工具、概念在20世纪初由统计学家Ronald Fisher、Jerzy Neyman和Egon Pearson正式确立。这些工具成为现代科学研究的基本部分。应该指出的是，费舍尔和尼曼-皮尔逊曾经进行过学术竞争
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2023-11-06 18:15:13
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一、背景用于实验组和对照组是否有显著性差异。二、理论具体计算细节可参考参考资料中的代码实例计算过程。分为H0假设和H1假设。2.1 零假设零假设：在统计学中，零假设（虚无假设）是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望证明其错误的假设。比如说，在相关性检验中，一般会取“两者之间没有关联”作为零假设，而在独立性检验中，一般会取“两者之间有关联”作为零假设。2.2 备择假设与零假设相对的是备择假
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2024-03-06 16:34:45
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# 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
228阅读
《商务与经济统计》安德森 假设检验 假设检验和p值 假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，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作出推断。它是以假设为前提的。 假设检验与区间估计都是根据样本信息推断总体分布。两者可以相互装转换唯一的区别是参数知不知道的问题。 P值主要是用来判断不同样本之间的差异是由抽样误差引起的还是
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2024-05-22 10:30:52
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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）
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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假设检验流程：第一步：构建原假设，备择假设第二步：构建统计量，如z，计算出z值，带入标准正态分布计算p值第三步：验证p值是否小于显著性水平阿尔法，p值小于阿尔法要拒绝，p值相当于正态分布的小概率显著性水平，阿尔法，相当于拒真的概率如何确定是左右单侧检验？原假设是（期望的是）大概率事件，小概率事件发生可以推翻原假设。单侧检验和双侧检验例如，原假设均值大于某个值，用左单侧检验，检验啥？检验单个总体的
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2024-07-25 13:24:28
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首先解释下“有统计学意义”和“显著差异” 两个概念：”有统计学意义"和"差异显著"是两个不同的概念，"差异显著"易给人一种误导, 原来两概念在统计学中经常有点通用，现在明确地只能用“有统计学意义”。 P<0.05是指假设H0（即两总体没区别）成立的可能性概率在5%以下， a就是允许犯Ⅰ类错误（拒绝了正确的无效假设H0）的概率， 一般在做假设检验之前先定好， 如果a=0.05，表示允许犯Ⅰ类错
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2023-12-21 12:21:14
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# Python假设检验计算p值
假设检验在统计学中起着至关重要的作用，用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符。在Python中，我们可以使用不同的库来进行假设检验，比如`scipy.stats`库中的`ttest_ind`函数用于独立双样本t检验。
## 什么是p值？
在假设检验中，p值是一个用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符的指标。p值越小，表示观察到的数据与我们的假设越不相符。
原创
2024-06-29 06:21:56
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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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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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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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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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