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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背 景 假如你们现在针对用户提出了三种提高客单价的策略A、B、C，现在想看一下这三种策略最后对提高客单价的效果有什么不同，那我们怎么才能知道这三种策略效果有什么不同？最简单的方法就是做一个实验，我们可以随机挑选一部分用户，然后把这些用户分成三组A、B、C组，A组用户使用A策略、B组用户使用B策略、C组用户使用C策略，等策略实施一段时间以后，我们来看一下这三组分别的客单价是什么水平
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2024-08-27 14:48:41
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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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假设检验是在已知总体分布某个参数的先验值后，通过抽样来对这个先验值进行验证是否接受的问题。判断的方法大致分为两类：临界值法和P值方法；相对来说p值法更方便计算机处理，因此下面的讨论都是基于p值法。 总体均值的假设检验就是已知了一个均值的先验值，然后根据实验获取的数据对这个值进行验证是否接受它。根据是否已知总体的方差，又可细分为两种类型：方差已知和方差未知。1. 方差已知的在方差已知的情况下，检验统
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2023-10-16 20:00:59
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# Z检验在Python中的应用
## 引言
在统计学中，Z检验是一种常用的假设检验方法，用于判断样本均值是否与总体均值存在显著差异。它的原理基于正态分布的特性，通过计算样本均值与总体均值之间的差异，并考察这个差异是否由抽样误差引起。
本文将介绍Z检验的基本原理和在Python中的应用。我们会使用`numpy`和`scipy`这两个常用的科学计算库来实现Z检验的计算过程，并最终通过一个实例来
原创
2023-08-18 13:01:34
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# 使用Python进行Z检验的入门指南
Z检验（Z-Test）是一种统计方法，用来确定样本平均值与已知总体平均值之间的差异是否显著。对于刚入门的开发者来说，使用Python实现Z检验并不复杂。本文将为你详细介绍整个过程。
## 流程概述
在进行Z检验前，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-10-27 04:41:10
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单样本t检验使用目的单样本t检验的目的是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在明显的差异。它是对总体均值的假设检验。基本原理单样本t检验作为假设检验的一种方法，其基本步骤和假设检验相同，t检验要求样本数据服从正态分布。其零假设为H0：总体均值与指定检验值之间不存在显著差异。该方法采用t检验方法，按照下式计算t统计量。式中，D是样本均值与检验值之差；因为总体方差未知，故
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2023-11-28 22:37:41
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聚类分析（英语：Cluster analysis）亦称为群集分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息，顾客分类，文章分类等。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。一般把数据聚类归
当分布已知且符合一定条件时，比较均值采用z检验，t检验，比较方差采用F检验。 z检验用于比较两样本均值X^\bar, Y^_\bar。两独立正态样本，方差已知。样本比较大时可舍弃正态条件。 t检验比较均值X^\bar, Y^_\bar。使用前提是两样本X_i, Y_i独立，且样本均值X^\bar, Y^_\bar都服从正态分布。除非数据分布是对称的（如双
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2023-11-17 21:22:36
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SPSS是实验中处理数据常用的软件，SPSS里面均值过程分析是比较常见的，另外方差分析也是很常见的。如果只有一组样本我们选用均值过程分析，两组样本以上一般选用方差分析。虽说我们可以通过Excel勾选数据，然后自己编辑数学公式，得到结果，但通过Excel可能会在编辑数据时出现错误。而且SPSS在处理之后能产生直观的表格，更加方便、效率也更高。所谓均值过程分析，就是在抽取的样本中，按照某一个类别进行计
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2023-11-25 15:01:43
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检验在概率论中，检验是一种方法，用于判断一个假设是否成立。这个假设通常被称为“零假设”，它表示不存在显著的差异或关联。在检验中，我们收集样本数据，并计算出一个检验统计量，以检验这个假设的真实性。如果检验统计量的值超出了我们预先设定的“显著性水平”，我们就会拒绝零假设，并认为假设不成立。通常，我们还有一个反向假设，即“备择假设”，它表示存在显著的差异或关联。如果我们拒绝了零假设，那么我们就会接受备择
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2024-06-05 13:09:18
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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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# 使用Python进行A/B测试的Z检验
A/B测试是评估两种（或多种）方案效果的重要方法。在数字营销和产品测试中，通常采用Z检验来检验两组数据是否存在显著差异。本篇文章将指导你如何使用Python实现A/B测试的Z检验，并展示详细的步骤和代码。
## A/B测试流程
在进行A/B测试之前，我们需要明确一系列步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述
# Python中的Z检验
## 什么是Z检验？
Z检验是一种统计方法，用于比较样本均值与已知总体均值之间的差异。当我们要判断某一样本是否来自于某个已知分布（如正态分布）时，Z检验能够提供有效的解决方案。它通常用于样本量较大（n>30）且已知总体标准差的情况下。
## Z检验的步骤
进行Z检验的一般步骤如下：
1. **提出假设**：提出零假设（H0）和备择假设（H1）。
2. **选择
正态分布均值的假设检验一，假设检验步骤步骤一：写出原假设和备择假设步骤二：在原假设成立的条件下，构造一个统计量，该统计量服从某一分布步骤三：用已知的样本数据带入统计量的公式，得到一个检验值步骤四：给定置信水平来得到一个接受域的区间，看检验值是否落在接受域中，或者用检验值和区间的临界值进行比较，来判断是否接受原假设（或者计算该检验值对应于其分布的p值，并将p值和指定的显著性水平比较从而来确定是否接受
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2023-11-27 15:52:44
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设样本均值为，样本方差为，总体均值为，总体方差为，那么样本方差有如下公式： 很多人可能都会有疑问，为什么要除以n-1，而不是n，但是翻阅资料，发现很多都是交代到，如果除以n，对样本方差的估计不是无偏估计，比总体方差要小，要想是无偏估计就要调小分母，所以除以n-1，那么问题来了，为什么不是除以n-2、n-3等等。所以在这里彻底总结一下，首先交代一下无偏估计。无偏估计&nbs
假设检验，也称为显著性检验，通过样本的统计量来判断与总体参数之间是否存在差异（差异是否显著）。即我们对总体参数进行一定的假设，然后通过收集到的数据，来验证我们之前作出的假设（总体参数）是否合理。在假设检验中，我们会建立两个完全对立的假设，分别为原假设H0与备择假设H1。然后根据样本信息进行分析判断，是选择接受原假设还是拒绝原假设。 假设检验基于“反证法”。首先，我们假设原假设为真，如果在此基础上，
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2024-05-09 12:09:11
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# 用Python实现均值检验显著差异
**前言**
均值检验是一种常用的统计方法，通常用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。在数据科学和机器学习中，了解如何执行这种检验是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Python中实现均值检验显著差异。
### 流程概述
在实现均值检验显著差异之前，我们需要明确整个过程。以下是实施的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:29:19
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windows下安装flaskflask介绍是一个轻量级的web应用框架, 使用python编写。 基于 werkzeugwsgi工具箱和 jinja2模板引擎。 flask使用 bsd 授权。 flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。 flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 然而，flask保留了扩增的弹性...
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2023-09-14 08:56:58
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文章目录七、均值的假设检验1.单总体均值向量假设检验2.双总体均值向量的假设检验3.多总体均值向量的假设检验回顾总结 七、均值的假设检验1.单总体均值向量假设检验本节探讨单个元正态总体的均值假设检验问题，可以具体地细分为已知和未知的情形，当然，生活中大多的正态总体是未知的。我们需要检验的问题是：。当时，有，所以，故 于是检验的拒绝域是。如果在此基础上要检验的问题改为服从某种线性约束，就可以将检验
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2023-10-16 22:40:56
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