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
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