非參數檢驗（non-parametric test）：對總體分布形式沒有要求，不比較總體參數，只比較總體分布的位置是否相同，也被稱為無分布方法（distribution-free method）。相對於參數檢驗基本只能用於數值型數據的情況，非參數檢驗還可以用於類別型數據。 由於很多參數檢驗 ...

假設檢驗時數據分析必須學習的方法 第一部分：誤差思維和置信區間 什么是誤差思維？ 什么是置信區間？ 什么是置信水平？ 這里選常用置信水平%95，即精度為2個標准誤差范圍內： 通過游戲可視化理解置信區間 ...

學習假設檢驗的基礎知識，包括如何設置假設檢驗。 統計學家規定了關於可能性或不可能性的三個常規級別：如果達到樣本均值的概率小於，0.05 即 5%，0.01 即 1% 或 0.001 即 0.1%，那么通常被視為不太可能發生。概率小於 0.1% 的情況是非常不可能的，這些叫做 α 水平。 現在 ...

1. 假設檢驗的基本概念 　　在總體的分布函數完全未知或只知其形式、 但不知其參數的情況下, 為了推斷總體的某些性質, 提出某些關於總體的假設。 　　假設檢驗就是根據樣本對所提出的假設作出判斷: 是接受, 還是拒絕。 基本原理 　　小概率推斷原理：小概率事件(概率接近0的事件 ...

假設檢驗是先對總體參數進行提出某種假設的前提下，利用樣本信息判斷假設是否成立。 假設檢驗中基本概念 原假設和備擇假設 原假設，用H0表示。原假設一般是統計者想要拒絕的假設。 備擇假設，用H1表示。備則假設是統計者想要接受的假設。 為什么統計者想要拒絕的假設設置為原假設呢？這是 ...

假設檢驗分參數假設和非參數假設。 假設 先假設原假設H0，對應的反面叫做備擇假設H1。SAS一般沿用的規則是NEYMAN和PEARSON提出的：在控制犯第一類錯誤的原則下，是犯第二類錯誤的概率盡量小（即，原假設受到保護，不能輕易否定。若原假設被否定了，其理由一定是充分的）。反過來思考，若為 ...

假設檢驗 什么是假設：對總體參數（均值，比例等）的具體數值所作的陳述。比如，我認為新的配方的葯效要比原來的更好。 什么是假設檢驗：先對總體的參數提出某種假設，然后利用樣本的信息判斷假設是否成立的過程。比如，上面的假設我是要接受還是拒絕呢。 假設檢驗的應用： 推廣 ...

A/B test是什么？ 簡單來說，A/B測試是一種用於提升App/H5/小程序產品轉化率、優化獲客成本 ...