假设检验的应用

Question

如题所述

Answer 1

假设检验的应用如下：

假设检验被用来以科学严谨的方式检验一个关于数据的理论，这样我们就不会仅仅依赖于偶然性或主观假设。接下来我们要进行的是两个正态总体均值的检验，以学生分数为例，就是去检验两个不同的group的分数是否有明显的不同。当建立一个假设检验时，有一个原假设和一个备择假设。还必须设置显著性水平，通常为5%（Scipy，statsmodel）。

假设检验可以分为单尾或双尾。单尾的情况，例如，“A组得分>B组”。双尾的情况例如“A组的得分与B组不同”。

简单介绍了这些接下来，我们从A组和B组各抽取50名学生作为样本，然后计算该御弯数据样本的Z分数。z分数可以回答这样一个问题：“一个给定数距离平均数多少个标准差？”，在平均数之上的分数会得到一个正的标准分数，在平均数之下的分数会得到一个负的标准分数。z分数是一种可以看出某分数在分布中相对位置的方法。

假设检验的作用：

我们之前分享过《AB测试系统的搭建》相关的文章。假设我们实施了推荐算法的AB测试，回收效果数据后，将面临一个问题：改进后的算法，效果数据是否有显著提升？假设实施算法的改进之前，我们推荐模块的平均点击率是3%，方差是σ。

实施算法后，测试数据的平裂滑均点击率是3.1%。请问，算法是否有明显的效果改善？如果没学过假设检验，很多同学很有可能就会觉得明显改善了。因为3.1%比3%明显提升了嘛！但是学习了假设检验后，我们需要用更加严谨的思维来看待这个问题。3.1%的提升，有可能并不是算法优化带来的，而仅仅是系统误差而已。

可以说，假设检验是解决这一类问题的良药。因此在日常数据分析工作中，假设检验是很重要的内容与工具之一，应用场景比较多。