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Hypothesis Testing

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Machine Learning notes

Hypothesis Testing

是推断统计的最后一步,是根据一定的假设条件由假设条件由样本推断总体的一种方法

首先提出你的假设

其实检验假设其实就是假设和检验两步,先提出假设,之后在验证假设时候合理

4、显著水平
总共猜10次,那么是出现7次猜对,可以认为有特殊能力,还是9次猜对之后我才能确认有特殊能力,这是一个较为主观的标准。

我们一般认为

P-value<=0.05

就可以认为假设是不正确的。

0.05这个标准就是显著水平,当然选择多少作为显著水平也是主观的。

比如,我们猜奶茶的例子,如果取单侧P值,那么根据我们的计算,如果10次猜对9次:

P-value=P(9<=X<=10)=0.01<=0.05

检验统计量是用于假设检验计算的统计量。在零假设情况下,这项统计量服从一个给定的概率分布,而这在另一种假设下则不然。从而若检验统计量的值落在上述分布的临界值之外,则可认为前述零假设未必正确。统计学中,用于检验假设量是否正确的量。常用的检验统计量有t统计量,Z统计量等。