作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya

介绍

检验是统计学中最基本的概念之一。不仅在数据科学中，假设检验在各个领域都很重要。想知道怎么做？让我们举个例子。现在有一个lifebuoy沐浴露。

沐浴露厂商声称，它杀死99.9%的细菌。他们怎么能这么说呢？必须有一种测试技术来证明这种说法是正确的。所以假设检验用来证明一个主张或任何假设。

目录

1. 假设检验的定义

2. 零和替代假设检验

3. 简单假设检验和复合假设检验

4. 单尾和双尾检验

5. 临界区

6. I型和II型错误。

7. 统计学意义

8. 信心水平

9. 重要程度

10. P值

这个博客将这些概念分解成小部分，这样你就能理解它们的动机和用途。当你读完这个博客，假设检验的基础知识就会很清楚了！！

假设检验的定义

假设是关于参数值（均值、方差、中值等）的陈述、假设或主张。

假设是对你周围世界的某件事的有根据的猜测。它应该可以通过实验或观察来测试。

比如说，如果我们说“多尼是有史以来最好的印度队长”，这是一个假设，我们是根据他担任队长期间球队的平均输赢情况做出的。我们可以根据所有的匹配数据来测试这个语句。

零假设和替代假设检验

零