“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的，但不会A/B测试肯定是不行的。”
P值，通常被我们用来判断是否接受一个假设，关于P值的前世今生，可以看数说君的了一篇文章《P值之死》，在微信公众号中回复“P值”查看。本篇不说P值本身的问题，我们来看它在具体判断中可能出现的另一个问题。
现实生活中，总体的数量如果过于庞大我们无法获取总体中每个数据的数值，进行对总体的特征提取进而完成分析工作。那么接下来就用到了本章节的知识。
综合社会调查（GSS）是由国家舆论研究中心开展的一项观察性研究。 自 1972 年以来，GSS 一直通过收集当代社会的数据来监测社会学和态度趋势。其目的是解释态度、行为和属性的趋势和常量。从 1972 年到 2004 年，GSS 的目标人群是居住在家庭中的成年人（18 岁以上）。
越来越多的公司都在尝试 ABTest，要么是自己搭建系统，要么依赖于第三方的系统。那么在我们进行ABTest的时候，必备的基础知识有哪些？该如何一步一步的进行AB实验呢？本文将根据 AB 实验的流程带领大家一窥究竟。
今天来说说假设检验。这是个古老的方法，近年ABtest大行其道，使假设检验方法迎来了新一波文艺复兴，搞得很多小伙伴都在问：如何做假设检验？那一堆似懂非懂的统计符号啥意思？
衡量业务表现有很多的指标，比如均值类指标、比例类指标等。不同的指标类型，服从不同的概率分布，我们需要通过一个合理的检验方法，了解指标本身的离散程度，才能知道当指标发生变化的时候，是不是说明实验是显著的还是自然的波动。所以在进行AB实验的过程中，需要使用不同的假设检验方法。
原假设与备择假设构成完备事件组，且相互对立。 假设检验是寻找证伪证据，两个假设的地位是不等的。一般来说会把待研究的假设设为备择假设，因为原假设一旦被证伪，也意味着被接受的备择假设被否定的概率是很小的。
1. 显著性水平：通过小概率准则来理解，在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平；用
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
直线回归（linear regression）用直线方程表达 X和Y 之间的数量依存关系。X常作为自变量（independent variable），Y 常作为因变量（dependent variable）。
在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排序，其评估指标也会不同。
如果进行m次假设检验， ：?=0， ：?≠0。可能出现的结果如下： ?=0 ?≠0 HYPOTHESES Claim ?=0 U T ?-R Claim ?≠0 V S R Claim ?0 ?
该论文名为《Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility》，论述了武汉金银潭医院、南方科技大学、上海交大、武汉中南医院等8家单位的最新研究成果——A、B、AB和O型这几种不同血型与新冠肺炎易感性存在的关联。
在1998年被广泛引用的论文中，Thomas Dietterich在训练多份分类器模型副本昂贵而且不切实际的情况下推荐了McNemar检验。
作者：刘才权 编辑：赵一帆 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的
做数据分析的人相信对辛普森悖论(Simpson's Paradox)早已耳熟能详，所谓辛普森悖论，通俗来说就是观测者在观测分组指标时得到了性质 A，但在汇总指标情况下却到了不一样甚至完全相反的性质 B。工作中辛普森概率非常常见，举个简单的例子：
当我们进行数据分析时，有时候需要反复进行假设检验，使用多重检验校正可以避免假阳性的发生，主要包括误差测量和校正。
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性，例如，变量之间没有关联或集合之间没有差异。
在六西格玛项目中或者其他学术研究领域之中，我们经常要对原因和输出结果之间的关系进行分析和确认，这个时候我们就需要用到假设检验。在大部分的研究中，我们想要证明：母体中有某种特定的效应。
今天跟大家分享的是万众期待的ABtest原理。其实ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存等等。在数据上，ABtest原理很简单，只要上一篇《3分钟，看懂假设检验》认真看了的话，能很轻松get哦！
在上一篇文章统计学(2)|A/B测试—理论基础中，我们理清了AB测试的理论基础——假设检验的思想，并且严格推导了为什么现在公司做AB测试基本全都使用
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 7.1. 假设检验 7.1.1. 假设检验问题 参数估计:讨论如何根据样本得到总体分布所含参数的优良估计. 假设检验:讨论怎样在样本的基础上观察上面所得到的估计值与真实值之间在统计意义上相拟合,从而做出一个有较大把握的结论. 例子: 设菜厂生产一种灯管，其寿命X \sim \mathrm{N}(\mu, 40000), 从过去较长一段 时间的生产情况
按自变量的多少分为一元和多元回归分析；按自变量和因变量的关系分为线性和非线性回归；比较常用的是多项式回归、线性回归和指数回归。
Bootstrap（自助法、自举法）是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。指用原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，根据其意现在普遍将其译为“自助法”或“自举法”。其最初由美国斯坦福大学统计学教授Efron在1977年提出。作为现代统计学较为流行的一种统计方法，Bootstrap在小样本时效果很好。
数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节，它通过对样本数据的分析，对总体参数进行估计，并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息，为决策提供科学依据。
尽管生存分析是统计学的一个分支，但通常不包含在初级统计学课程中，对一般公众来说也相对不知名。它主要在生物统计学课程或高级统计学研究计划中教授。
假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。
在医学研究中，生存分析是一类非常重要的统计方法，它主要的目的是对生存率和时间进行建模，计算患者在特定时间段内生存的概率，主要用于评估治疗的效果和疾病的危险程度。由于患者可能在研究结束时或存活或死亡，还有一部分可能失联（可能活着），导致出现一定比例的删失值。因此，生存分析的数据分析也有其自身的特点。
假设检验（hypothesis testing）是指从对总体参数所做的一个假设开始，然后搜集样本数据，计算出样本统计量，进而运用这些数据测定假设的总体参数在多大程度上是可靠的，并做出承认还是拒绝该假设的判断。如果进行假设检验时总体的分布形式已知，需要对总体的未知参数进行假设检验，称其为参数假设检验；若对总体分布形式所知甚少，需要对未知分布函数的形式及其他特征进行假设检验，通常称之为非参数假设检验。此外，根据研究者感兴趣的备择假设的内容不同，假设检验还可分为单侧检验（单尾检验）和双侧检验（双尾检验），而单侧检验又分为左侧检验和右侧检验。
来源：Deephub Imba本文约1700字，建议阅读5分钟本文我们将探讨参数与非参数检验之间的区别，提供示例以更好地理解它们的用例，并总结关键要点。 数据科学是一个快速发展的领域，它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验，它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。 理解假设检验 假设检验是一种统计方法，用于确定给定结果是由于偶然或特定影响的可能性。它包括制定一个零假设(H0)和一个备选假设(H1)，然后使用统计检验来确定哪一个更有可能。 检验的选择取
接上一期的分享，今天继续学习统计学的相关知识，今天涉及到的五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验的运用（一类错误与二类错误）以及相关、因果以及回归关系。
了解总体特征的最佳方法是对总体的每一个个体进行观察、试验，但这在医学研究实际中往往不可行。我们只能采用抽样研究，从总体中随机抽取一个或几个样本，通过样本信息了解总体特征，这种方法即「统计推断」（statistical inference）。
对总体参数的具体数值所作的陈述，称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立，这整个过程称为假设检验。
在往期内容中，我已经和大家讲解了t检验和方差分析（ANOVA）在R语言中如何实现，这里需要注意：使用t检验和方差分析时，需要样本服从正态分布，并且方差齐性，或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性。但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求，那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验，非参数检验主要针对非正态样本，其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。
DESeq2 工作流程的最后一步是对每个基因进行计数并将其拟合到模型中并测试差异表达。
药厂宣传新药疗效很好，研究宣称研发的算法比之前的要好或者某项运动是有助于长寿的，我们怎么样来判断这些结果是否靠谱？这些问题就可以用统计学中的假设检验来判断。
功效分析可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值时所需的样本量。反过来，它也可以帮助你在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率。如果概率低得难以接受，修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择。
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线性回归可能大家都会觉得很熟悉了，玩过机器学习的人还会觉得这个low low的，其实，线性回归在数理统计的角度下，还是有很多值得考察的地方的。
本篇文章是以一个案例的方式呈现一些数据分析相关知识。涉及详细的分析思路及多种分析方法，如多维度拆解、假设检验、相关性分析、回归分析，适用问题场景是：如何把有限的资源投放到有效的地方才能发挥出最好的效果（比如商品价格和满意度对新增用户同时有影响，这时重点关注哪个）。通过本文的学习，相信你能积累一些解决实际问题的经验。
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说，这些方法就是行不通的了。详情点击：R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
数学上的假设检验从根本上来说是基于哲学上的反证法，目的是为了确定差异。我们说一个检验对应一个零假设，p值实际上是零假设发生的概率，p值过低则拒绝零假设；1-p则是备择假设发生的概率。也就是说，当我们在假设检验中去计算p值，我们实际上想知道的是备择假设（一般也是我们想要的结果）的发生概率。因此判断多重比较的关键在于梳理清你所做的假设体系。
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