初识Hypothesis Testing（HT）

1. 什么是假设检验 (Hypothesis test)

在统计学中，假设检验法指的是先在总体参数中提出某种假说或猜测，在接着通过样本数据来评估这些假说的合理性，整个流程即为假设检验的过程。

它基于逻辑的反证法并遵循统计的小概率原理进行操作。基于小概率思想的小概率事件在单次实验中几乎不可能发生因此，在假设检验的过程中我们有理由怀疑原假设的真实性和合理性从而拒绝接受原假设转而接受备择假设

换句话说

假设检验就包括 假设 和 检验 两个环节,首先设立待测假设,随后检验该假设是否站不住脚。

2. 假设检验的两类错误

第 I 类错误(弃真错误)： 当零假设正确时误将其否定。其发生概率用 α 表示。
第 II 类错误(取伪错误)： 当零假设不成立却误接受它。其最大发生概率用 β 表示。

当我们进行假设检验时

基于此考虑, 统计学家Neyman与Pearson提出了一个原则: 即为了控制第一类错误概率为𝛼的情况下, 尽可能降低第二类错误概率𝛽的大小。研究者们通常会预先设定显著性水平𝛼的值来调控第一类错误发生的概率, 常