显著性检验
【通俗理解】显著性检验，T-test，P-value
源：https://www.cnblogs.com/hdu-zsk/p/6293721.html
1 前言
显著性检验：用于判定实验结果是否由随机误差导致，即用量化方法来判断实验结果能否被接受。
举例:
赵先生开了一家日用百货公司，该公司分別在郑州和杭州开设了分公司。现在存在下列数据作为两个分公司的销售额，集合中的每一个数代表着一年中某个月的公司销售:
郑州分公司 Z={23,25,26,27,23,24,22,23,25,29,30}$
杭州分公司 H={24,25,23,26,27,25,25,28,30,31,29}H=\{24,25,23,26,27,25,25,28,30,31,29\}H={24,25,23,26,27,25,25,28,30,31,29}
现在，赵先生想要知道两个公司的销售额是否有存在明显差异（郑州分公司销售额>杭州分公司销售额，抑成反之），以便对接下来公司的战略业务调整做出规划。
下属们知知道赵老板的难处，纷纷建议“只需要求平均值就知道哪个分公司的销售额更大了"。但是作为 ...
统计学中的假设检验和两类错误
我来尝试给你讲清统计学中的假设检验和两类错误
学习过统计的同学一定对“两类错误”不会陌生，但是否已经完全理清了其中的逻辑，想必要打一个问号了。希望我今天能“不辱使命”，用你听得懂的语言给你讲清楚这整套内容。
1 从玩色子看假设检验到底在干嘛
首先，两类错误是出现在假设检验过程中的，所以我们得先弄明白假设检验到底在做什么。简单举一个赌桌上的例子。看完周润发的《赌神》之后，朋友小金也来到赌场赌色子，一个色子，买单双号：1、3、5为单，2、4、6为双。小金玩了100把，但是就只有4次买中，气的小金直跺脚，直呼运气太背……
难道小金的运气就这么差吗？咱们回头看看，是否哪里有猫腻。你肯定已经想到，每一把小金就算瞎猜，也会有50%的可能性猜对，这样重复玩100把，平均而言有50把的机会能买中，现在他只买中4把，这怎么可能呢？那原因在哪？很简单，问题出在色子上，我们说平均会有50把买中是建立在一个假设上的：色子是均匀的，没有人动手脚。但现在的情况是，他确实只买中了4把，而如果色子是均匀的，那么这种情况发生的概率及其微小，接近0，概率接近0的事情一般在一次试验（这100把游戏）下是不可能 ...