现代统计学的基础和核心之一，假设检验法
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文 / 数据君
假设检验（Hypothesis Test）是现代统计学的基础和核心之一，其主要研究在一定的条件下，总体是否具备某些特定特征。
假设检验的基本原理就是小概率事件原理，即观测小概率事件在假设成立的情况下是否发生。
如果在一次试验中，小概率事件发生了，那么说明假设在一定的显著性水平下不可靠或者不成立；
如果在一次试验中，小概率事件没有发生，那么也只能说明没有足够理由相信假设是错误的，但是也并不能说明假设是正确的，因为无法收集到所有的证据来证明假设是正确的。
假设检验的结论是在一定的显著性水平下得出的。因此，当采用此方法观测事件并下结论时，有可能会犯错。
这些错误主要有两大类：
第Ⅰ类错误：当原假设为真时，却否定它而犯的错误，即拒绝正确假设的错误，也叫弃真错误。犯第Ⅰ类错误的概率记为α，通常也叫α错误，α=1-置信度。
第Ⅱ类错误：当原假设为假时，却肯定它而犯的错误，即接受错误假设的错误，也叫纳伪错误。犯第Ⅱ类错误的概率记为β，通常也叫β错误。
上述这两类错误在其他条件不变的情况下是相反的，即α增大时，β就减小；α减小时，β就增大。
α错误容易受数据分析人员的控制，因此在假设检验中，通常会先控制第Ⅰ类错误发生的概率α。
具体表现为：在做假设检验之前先指定一个α的具体数值，通常取0.05，也可以取0.1或0.001。
在数据化运营的商业实践中，假设检验最常用的场景就是用于“运营效果的评估”上。
主题 |假设检验法
插图 | 网络来源
作 者 介 绍
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我想给你一个理由 继续面对这操蛋的生活
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