数据的统计描述和分析——假设检验

9月前作者：数模乐园—数模君分类：Toy博客阅读(43) 违法举报

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对总体X的分布律或分布参数作某种假设，根据抽取的样本观察值，运用数理统计的分析方法，检验这种假设是否正确，从而决定接受假设或拒绝假设.

1.参数检验：如果观测的分布函数类型已知，这时构造出的统计量依赖于总体的分布函数，这种检验称为参数检验.参数检验的目的往往是对总体的参数及其有关性质作出明确的判断.

2.非参数检验：如果所检验的假设并非是对某个参数作出明确的判断，因而必须要求构造出的检验统计量的分布函数不依赖于观测值的分布函数类型，这种检验叫非参数检验.如要求判断总体分布类型的检验就是非参数检验.

假设检验的一般步骤：

1．根据实际问题提出原假设H0与备择假设H1，即说明需要检验的假设的具体内容；

2．选择适当的统计量，并在原假设H0成立的条件下确定该统计量的分布；

3．按问题的具体要求，选取适当的显著性水平，并根据统计量文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-627664.html

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python统计（二）假设检验

DescrStatsW.ztest_mean() statsmodels.stats.weightstats.DescrStatsW.ztest_mean(value=0, alternative=\\\'two-sided\\\') 参数说明 value 假设的均值 alternative 备择假设的形式，可选值：‘two-sided’, ‘larger’, ‘smaller’ weightstats.ztest() statsmodels.stats.weightstats.ztest(x1, x2=None, value=0, alternative=\\\'two-sided\\\') 参数说明

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