京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2.假设检验的两类错误
注意事项:拒绝或无法拒绝假设,并不等于100%的正确;两类错误的概率相加并不一定等于1;样本量不变的情况下, ߙ与ߚ不能同时增大或减小(如下图)。
3.假设检验的基本思想及遵循这样的思想、步骤等过程对业务与数据分析流程的指导作用
假设检验的基本思想为验证性数据分析,强调先验理论在数据分析中的核心地位。从提出假设理论出发,到验证假设的 过程提示,数据分析理论的先导作用,所以业务流与假设检验的步骤可以大体概括如下:
(1)建立原假设成立,确定业务需求,明确目的;
(2)确定小概率事件的界值,概率界值在不同行业中通用;
(3)获取样本,收集或调查数据;
(4)选择检验的方法。选择具体的统计方法; (5)确定 P 值,根据原需求和数据得出结论,需求目的是否得到支持。 所以可以看出,业务流程的数据分析与假设检验的流程是一致的。
一个总体,总体均值的假设检验,总体正态,总体方差已知,可以用样本均值的标准误差,按正态分布计算临界比率。
一个总体,总体均值的假设检验,总体为非正态分布,总体方差未知,大样本。原则上用非参数检验;n的样本量较大 (n大于等于30 或50),服从近似正态分布(总体已知)。
t 统计量的函数形式
一个总体,总体均值的假设检验,总体正态,总体方差未知,小样本(通常是指小于30)。
利用 P 值进行检验
P值是一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率,可以表示对原假设的支持程度,是 用于确定是否应该拒绝原假设的一种方法,当 P 值小于显著性水平的时候,就需要拒绝原假设,否则就无法拒绝原假设。
左侧检验的 P 值为检验统计量 X 小于样本统计值 C 的概率,即:P = P{ X < C}
1.单侧检验
(以右侧检验为例)P 值为样本统计值 X(将样本值代入检验统计量中的计算结果)右侧的面积(概率)。
2.双侧检验
P值为样本统计值的绝对值右侧的面积的两倍。
两个独立样本t检验(小样本)
用于检验两样本是否来自相同均值的总体。
1.如果没有理论、业务向导或也没有假设条件的情况下( )。
A. 这样有违数据分析的逻辑,不能分析
B. 可以进行探索性数据分析,了解数据情况
C. 需要选择比较准确的模型才可以做数据分析
D. 以上都不对
答案:B 解析:数据分析分为验证性数据分析和探索性数据分析,验证性数据分析是传统数据分析的主要 分析方法论,但探索性数据分析在先验假设不明确的情况下使用。
2.t检验统计量的适用条件判断( )。
A. 样本为小样本,并且总体方差已知
B. 样本为大样本,并且总体方差已知
C. 样本为小样本,并且总体方差未知
D. 样本为大样本,并且总体方差未知
答案:C 解析:C项符合,需要记住 t 检验的适用条件。
3.下列适合用 t 检验的有( )。
A. 比较某种化肥改良后,能否有助于提高某种农作物的产量
B. 判断商品质量(如添加剂)是否达标
C. 判断不同学历(如本科、硕士、博士)的收入差别
D. 检验不同性别的同学在英语成绩上是否有显著差异
答案:ABD 解析:t 检验的应用题,A项可以使用配对样本t检验,B项可以使用单样本t检验,D 项可以使用独立样本t检验,C项需要使用方差分析。本题是需要将t检验条件转化成 实际问题加以解决。
4.如果原假设 H0 为真,所得到的样本结果会像实际预测结果那么极端或更极端的概率称为( )。 A. 临界值
B. 统计量
C. P 值
D. 事先给定的显著性水平
答案:C 解析: P 值的概念理解。
5.某产品的次品率为0.17,现对此产品进行新工艺试验,从中抽取400件检验,发现有次品56件,能否认为此项新工 艺提高了产品的质量(α=0.05)。对于这个问题,正确的原假设是( )。 【注:P为次品率】
A.P≥0.17
B. P<0.17
C. P>0.17
D. P=0.17
答案:A 解析:参照假设检验的基本原理,一般认为如果提高了产品质量,那么我们要拒绝原假设,所以原 假设因为采用新工艺后次品率大于0.17的假设。
点击CDA题库链接,获取免费版CDA题库入口,祝考试顺利,快速拿证!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14