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数据模型与决策20125假设检验的基本思想
实际推断原理：
小概率事件在一次试验中不会出现.
注意：若小概率事件在一次试验中出现了,
就被认为前提假设是不合理的.
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假设检验的基本概念
统计检验的概念
假设及p值
统计显著性
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如果一个人说他从来没有骂过人，他能够证明吗？
但是，反过来，如果要证明这个人骂过人很容易。
企图肯定一件事很难，而否定一件事却要相对容易得多，这就是统计检验（statistical test）背后的哲学。
假设检验的基本概念
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常常在附近打休闲篮球的一个自以为是的球员号称，他的罚球命中率有80%。
你对他说：“投给我看看。”他投了20球，结果投中8球。
于是你下了结论：“如果他的命中率真是80%，那他几乎不大可能会在投20次时只中8球，所以我不相信他的话。”这就是统计检验背后的休闲版本：
在“断言”正确时，很少会发生的结果却发生了，这就是“该断言”不正确的论据。
假设检验的基本概念
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统计推论是利用样本的数据，来对总体做推论。所以,正式来说，统计检验处理的是有关总体的“断言”。
检验要判断的是，样本数据是否提供了不利于“断言”的证据。换言之，若出现“如果我们取许多样本而且‘断言’正确，我们很少会得到这样的结果。”则你可对该“断言”提出怀疑。
为给出怀疑强度的数值量度，就要把语意模糊的“很少”用概率来取代。
比如5%以下就认为是很少，按照****惯，称5%为显著性水平
假设检验的基本概念
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例 咖啡是现煮的吗？
注重口味的人，想来应该是喜欢现煮咖啡超过即溶咖啡的。但从另一方面来看，有些喝咖啡的人也可能只是对咖啡因有瘾。一位持怀疑态度的人断言：喝咖啡的人里，只有一半偏好现煮咖啡。让我们做个实验来检定这个断言。
让50个受试对象都品尝两杯没有做记号的咖啡，并且要说出喜欢哪一杯。两杯中有一杯是即溶咖啡，另一杯是现煮咖啡。实验结果得到的统计量是样本中说比较喜欢现煮咖啡的人的比例。
假定50位受试对象中有36位选的是现煮咖啡，则：
假设检验的基本概念
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为了说明清楚，让我们把结果 和另一个可能结果做比较。如果50位受试对象里，只有28位喜欢现煮咖啡超过即溶咖啡，样本比例就是
当然用72%这个数据来否定这位怀疑者的断言，比起用56%要强。但是强多少呢？即使样本里有72%的人喜欢现煮咖啡，但这就可以当做总体中大部分人都是如此的有力证据吗？统计检验可以回答这些问题。
假设检验的基本概念
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下面是用概要形式来回答问题：
1）断言 怀疑的人断言：喝咖啡的人里，只有一半偏好现煮咖啡。换句话说，他断言的总体比例 。为了方便讨论，假设这个断言是正确的。
2）抽样分布 如果断言p=，而我们调查了很多个包含50位喝咖啡的人的随机样本，样本比例的值会随样本而变化，由中心极限定理知道， 遵循（近似）正态分布，其平均数p=
假设检验的基本概念
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假设检验的基本概念
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假设检验的基本概念
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