用python学概率与统计（第九章）假设检验（第十章）

假设检验

我们首先对总体参数提出一个原假设（null hypothesis），记做H0, 定义另一个与原假设完全相反的备择假设 （alternative hypothesis）记做Ha。 作为普遍情况，研究的假设设为备择假设。如果原假设被拒绝，则备择假设为真。（无论是>=,<=,=，等号总是出现在原假设中）

9.2 第一类错误和第二类错误

第一类错误：H0为真 ，但是我们拒绝了H0
第二类错误：H0为假，但是我们接受了H0
在实践中，我们通常把假设检验中发生第一类错误的概率最大允许值称为检验的显著性水平（level of significance）。一般显著性水平为0.05和0.01

9.3总体均值的单侧检验：大样本

9.4总体均值的双侧检验：大样本

p-值是单侧的两倍 其他一致

两个总体均值之差的估计