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
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09