【原创】概率论9
2020-08-05 本文已影响0人
Koala谦爸
第九天，假设检验。
什么是假设检验？
假设检验是一种基于概率的反证法。
基于概率，
证明工具为反证。
如果能证明一个假说发生的概率特别小，
那就推翻这个假说，
并接受与之相反的那个假说，
这就是假设检验的基本逻辑。
要想进行假设检验，
首先要有概率分布，
它是进行假设检验时，
必须要用到的基础工具。
对于假设检验，
其中最为关键的要素有三，
第一要素，HO（零假设）和H1（备择假设）。
第二要素，P值。
第三要素，显著性水平。
p值是根据实际统计量计算出的显著性水平，
是将置信区间临界值α进行具体化的结果。
可以将显著性水平想象成一把刀，
一刀剁下去，
刀这边是“不能推翻HO”，
刀那边是“推翻HO，接受H1”。
这把刀，
可以让我们能依靠有限的数据，
发现很多靠谱的结论。
所以，
它一旦铸成，
就席卷各个领域，
成为很多学科研究的底层方法之一。
假设检验因为要从个别推导全部，
所以，
一定会忽视极端的，
小概率的情况。
这是它，
天生的基因缺陷，
无法改变。
P值大小直接由样本决定，
因此，
假设检验容易产生系统性偏差，
会产生一些让人们愿意相信的，
但是错误的结论。
使用假设检验时，
显著性水平的设置，
要和问题联动，
以及根据问题选择正确的分布。
2020.08.05
