假设检验的基本问题
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当我们做假设检验的时候,通常是可以通过z统计量或者P值比较。
关于P值的定义,就是我们假定原假设为真的前提下,由实际观察到的数据与原假设不一致的概率。
举个例子,我们假定硬币是均匀的,掷一枚普通硬币5次,如果硬币是均匀的(假定原假设为真),连抛5次得到都是正面的概率就是0.5的5次方,即0.03125(实际观察到的数据),这就是我们所说的P值,即发生这种事件(5次得到都是正面)的概率为0.03125。
使用P值决策的时候,我们会去拿一个观察到的事件发生概率(P值)与0.05做比较,如果这如果这个值比0.05还要小,那么说明,几乎不可能发生的事情,现在居然就发生了,所以我们就有理由拒绝原假设,不相信它是真的。
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