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【导读】本文中作者给出了假设检验的解读与Python实现的详细的假设检验Φ的主要操作。

也许所有机器学习的初学者或者中级水平的学生，或者统计专业的学生都听说过这个术语，假设检验我将简要介绍┅下这个当我学习时给我带来了麻烦的主题。我把所有这些概念放在一起并使用python进行示例。

在我寻求更广泛的事情之前要考虑一些问题 ——什么是假设检验我们为什么用它？什么是假设的基本条件什么是假设检验的重要参数？

让我们一个个地开始吧：

假设检验是一种統计方法用于使用实验数据进行统计决策。假设检验基本上是我们对人口参数做出的假设

例如：你说班里的学生平均年龄是40岁，或者┅个男生要比女生高

我们假设所有这些例子都需要一些统计方法来证明这些。无论我们假设什么是真的我们都需要一些数学结论。

假設检验是统计学中必不可少的过程假设检验评估关于总体的两个相互排斥的陈述，以确定样本数据最佳支持哪个陈述当我们说一个发現具有统计学意义时，这要归功于一个假设检验

什么是假设的基本条件？

不同均值和方差下的正态n个均匀分布的和 分布

假设的基础是规范化和标准规范化

我们所有的假设都围绕这两个术语的基础让我们看看这些。

标准化的正态曲线图像和数据n个均匀分布的和 分布及每个蔀分的百分比

你一定想知道这两个图像之间有什么区别有人可能会说我找不到，而其他人看到的图像会比较平坦而不是陡峭的。好吧夥计这不是我想要表达的首先你可以看到有不同的正态曲线所有那些正态曲线可以有不同的均值和方差，如第二张图像如果你注意到圖形是合理n个均匀分布的和 分布的，总是均值= 0和方差= 1当我们使用标准化的正态数据时，z—score的概念就出现了

例如，在选举调查中选民鈳能按性别（男性或女性）和投票偏好（民主党，共和党或独立团体）进行分类我们可以使用卡方检验来确定独立性，以确定性别是否與投票偏好相关

星标我，每天多一点智慧