开发者学堂课程【人工智能必备基础：概率论与数理统计：假设检验基本思想】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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假设检验基本思想
内容介绍
一、 假设检验
二、 假设检验的应用
三、 假设检验的基本思想
四、 显著性水平
五、 假设检验的步骤
一、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。比如，我认为新的配方的药效要比原来的更好。
什么是假设检验: 先对总体的参数提出某种假设， 然后利用样木的信息判断假设是否成立的过程。比如，上面的假设 我是要接受还是拒绝呢。
二、假设检验的应用:
推广新的教育方案后，教学效果是否有所提高
醉驾判定为刑事犯罪后是否会使得交通事故减少
男生和女生在选文理科时是否存在性别因素影响
三、假设检验的基本思想:
假设均值是 50，去证明假设是否成立。在数据中选择了一部分样本，得到样本的均值为 20，实验的结果和假设相差较远。可说明假设不合理。
定义：先假设一个指标，从样本中找到依据，通过依据去拒绝或接收原假设。
四、显著性水平:
（可简单认为在原假设为真时，仍拒绝）
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
一个公司要来招聘了，本来实际有 200 个人准备混一混，但是公司希望只有 5% 的人是浑水摸鱼进来的，所以可能会有 200*0.05=4 个人混进来，所谓显著性水平α 就是你允许最多有多大比例浑水摸鱼的通过你的测试。（α 是概率值，在 0 到 1 之间，通常情况下比较小，表示在原假设情况下还拒绝了原假设的概率。认为α=0.05,1-α=0.95，说明了 0.95 表示接收原假设的概率）
五、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
