在《如何计算假设检验的功效（power）和效应量（effect size）？》一文中，我们讲述了如何根据显著性水平α，效应量和样本容量n，计算功效，以及如何根据显著性水平α，功效和样本容量n，计算效应量。但这两个应用都属于事后检验，也就是说，就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想，我们也没有 ...

python机器学习生物信息学系列课（博主录制）： http://dwz.date/b9vw 效应量可以表示两组样本平均数的差异 效应量可以用d表示，其公式 观察实验组和对照组，效应量越大，两组平均数越远，差异越大 ...

学习假设检验的基础知识，包括如何设置假设检验。 统计学家规定了关于可能性或不可能性的三个常规级别：如果达到样本均值的概率小于，0.05 即 5%，0.01 即 1% 或 0.001 即 0.1%，那么通常被视为不太可能发生。概率小于 0.1% 的情况是非常不可能的，这些叫做 α 水平。 现在 ...

1. 假设检验的基本概念 　　在总体的分布函数完全未知或只知其形式、 但不知其参数的情况下, 为了推断总体的某些性质, 提出某些关于总体的假设。 　　假设检验就是根据样本对所提出的假设作出判断: 是接受, 还是拒绝。 基本原理 　　小概率推断原理：小概率事件(概率接近0的事件 ...

假设检验是先对总体参数进行提出某种假设的前提下，利用样本信息判断假设是否成立。 假设检验中基本概念 原假设和备择假设 原假设，用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。 备择假设，用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设。 为什么统计者想要拒绝的假设设置为原假设呢？这是 ...

假设检验分参数假设和非参数假设。 假设 先假设原假设H0，对应的反面叫做备择假设H1。SAS一般沿用的规则是NEYMAN和PEARSON提出的：在控制犯第一类错误的原则下，是犯第二类错误的概率尽量小（即，原假设受到保护，不能轻易否定。若原假设被否定了，其理由一定是充分的）。反过来思考，若为 ...

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，然后利用样本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。 假设检验的应用： 推广 ...

A/B test是什么？ 简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本 ...