關(guān)于假設(shè)檢驗的記錄

?? 在做有一個項目時显押,發(fā)現(xiàn)AB測試的波動很大,雖然實驗組的平均指標(biāo)要好于對照組投蝉,但這種幅度的波動讓人不踏實膊爪,于是想到了假設(shè)檢驗。我粗略理解假設(shè)檢驗的思想管毙,不過因為大學(xué)沒有學(xué)過腿椎,一上來就遇到了問題:我想檢驗實驗組的指標(biāo)大于對照組,但是看了些百度搜索的結(jié)果夭咬,都是檢驗?zāi)硞€統(tǒng)計量是否等于某值的情況啃炸。難道這種大于或小于的檢驗不普遍嗎?果斷google之卓舵,一下就找到了:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/07/t-test-performing-hypothesis-testing-with-python/
?? 原來檢驗分為雙邊和單邊檢驗南用,雙邊檢驗的假設(shè)是A=B,備擇假設(shè)是A!=B,兩邊都有拒絕域裹虫。而單邊檢驗的假設(shè)是A=B肿嘲,備擇假設(shè)是A>B或A<B, 拒絕域只分布在一邊。具體可以見這個:https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph-modules/bs/bs704_hypothesistest-means-proportions/bs704_hypothesistest-means-proportions3.html
?? 這里用的是T檢驗恒界,T檢驗有幾種方式睦刃,一是單樣本T檢驗,就是樣本均值與常數(shù)的比較十酣。二是兩樣本的T檢驗,就是兩樣本均值的比較际长。這里依據(jù)兩樣本是否能一一對應(yīng)(配對)耸采,又分為獨立樣本T檢驗和配對T檢驗,這里我發(fā)現(xiàn)配對T檢驗的結(jié)果工育,等于對兩樣本的差做與0的檢驗虾宇。關(guān)于這幾種類型的詳細說明可見:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74938120
?? 最后說下大于或小于的判斷,看t_value就可以了如绸。以python對的scipy庫為例嘱朽,想檢驗數(shù)組R均值是否大于常數(shù)a, 直接調(diào)用stats.ttest_1samp(R, a)怔接,會返回t_value和p_value, t_value>0且p_value小于顯著性值(一般是0.05)搪泳,才表示R均值確實大于a。

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