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1 数据科学导论 Introduction to Data Science 第三章数据统计 刘 淇 Email: qiliuql@ 课程主页： /~qiliuql/DS2017.html An Introduction to Data Science 10/12/2017 假设检验 2  假设检验  假设检验（hypothesis testing ）是统计中一种应用广泛的统 计推断方法。  它既和参数估计有一定的联系，又有明显的区别。  都利用样本对总体进行推断，采用的技术手段相似；  推断的出发点不同，结果也不同  参数估计是用样本的统计来来估计总体参数的推断方法，待估计的 总体参数在估计前是未知的；  在假设检验中，通常先对待估计的总体参数提出一个假设，再利用 样本去检验该假设是否成立。 10/12/2017 假设检验 3  10/12/2017 假设检验 4  案例分析  有报道称，随着电子商务的快速发展，35.6% 的中国人在2015 4 年有过网购经历，达到 亿人。  如何利用假设检验判断参数35.6% 的真实性？ 10/12/2017 假设检验 5  案例分析  如果35.6% 的中国人在2015 年有过网购经历这个假设是真实 的，那么不支持这一假设的小概率事件在一次实验中是几乎不 可能发生的。  如果在一次实验中，不支持这一假设的事件发生了，则有 理由怀疑假设本身的真实性，拒绝这一假设。  故在提出原假设和备择假设之后，需要构造一个适当的能度量 观测值与原假设下的期望数之间差异程度的统计量——检验统 计量。以此计算小概率事件是否发生。 10/12/2017 假设检验 6  10/12/2017 假设检验 7  H0 H1 当由样本值计算出的统计量落入拒绝域则拒绝原假设 ，接受备择假设 假设检验 8  案例分析  检验统计量落在拒绝域内是小概率事件。  当这个小概率事件在某次检验中发生时，就认为其与实际推断 相矛盾，拒绝原假设，接受备择假设；  反之，若检验统计量为落在接受域，则接受原假设（但并不能 说明原假设是正确的）。 思考：为什么？