假设检验

在假设检验中，我们会使用样本中的数据来描绘有关总体的结论。首先，我们会进行假设，这被称为原假设（以 H0 表示）。

在实际业务中，我们会思考一个很现实的问题，ABTest得到的结论是否可信？如果不可信，那需要多少样本才能说明一组ABTest实验是具有显著性的呢？

我经常被问到这样的问题：“做假设检验时，需要的样本量是多少”， “我的实验究竟需要多少样本才有意义呢？”，这类问题可以通过功效与样本量计算来解决。

数据差异的显著性检验是数据分析的重要技术之一。然而，如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著性检验的方法及适用范围。

也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。

什么是假设检验？在Excel中如何进行假设检验？

当掌握了统计学的基本知识后，你就能够以一种健康的怀疑态度来更好的审视一些研究和信息，你可以看到数据实际上表达了什么，而不是别人告诉你数据意味着什么。

估计和假设检验根据样本数的不同，分为：单样本估计和假设检验；两样本估计和假设检验；多样本估计和假设检验。

本篇文章介绍如何使用R语言中的这些函数进行假设检验。

基础准备 假设检验基础概念回顾： 小白学统计（41）假设检验的“前世今生” 单样本假设检验的应用 假设检验需要设立一对统计假设：原假设（零假设）和备择假设（对立假设）。其中原假设一般是一明确的语句：未知的总体参数等于某个特殊的数值，然后对其进行检验。因此，单样本假设检验可用于探测参数的变化，例如：在科学研究中，检验某新型的汽油添加剂是否能增加每升油的行驶公里…

在进行假设检验时，一般按以下四个步骤顺序进行：1、根据问题建立原假设和备择假设；2、选择适当的样本统计量，并确定以H0为真时的抽样分布；3、选定显著性水平α，确定临界值；4、进行判别，得出结论。

假设设定以后，需要设定一个判别标准，用以判断样本数据为多少时才可以接受原假设或者拒绝原假设。

在参数检验中，首先要对某一总体参数建立一个假设，并在随后的抽样推断中以这一假设为前提进行检验。这一假设被称为原假设，用H0表示。如果检验的结果不能拒绝原假设，就接收这一假设。

概率理论和抽样理论是推断性统计的基础，而估计理论和假设检验理论是推断性统计的应用。

（图片来源：https://xkcd.com/1478，一幅讽刺滥用P值的漫画） 今天美国统计协会（ASA）正式发布了一条关于P值的声（吐）明（槽），算起来可以说是近期统计学界的一件大事了。为什么这么说呢？首先，P值的应用太广，所以对P值进行一些解释和声明非常有必要。其次，对P值的吐槽历来有之，但今天是第一次被一个大型的专业协会以非常正式的形式进行澄清，多少…