假設檢驗
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課程大綱
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在這個模塊中,您將通過一個例子,你將配對t檢驗申請學生分數和理解測試的實現,進行假設檢驗。
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假設檢驗
假設檢驗是什麼?
假設檢驗是當一個假設,收集證據的假設。在統計假設檢驗執行使用樣本數據來推斷能力對於一個給定的人口參數或人口概率分布。決定假設檢驗方法是迎合分析師的性質的基礎上,數據使用和分析原因。
在測試時使用的示例數據假設可能來自一個龐大的人口或一個數據生成的過程。“人口”這個詞是指這個示例數據不考慮其來源。
Python的屬性庫允許您進行假設檢驗。Python包,有一個名叫ht,專門用於機器學習中進行假設測試。
假設檢驗的術語
有一些常用的術語在假設檢驗之前,一個人必須知道進行假設檢驗。這些常用的術語:
零假設:斷言關心人口,你想測試。它被稱為“零假設,它假定的對比我們的信念。例如,如果我們正在測試的特定成分的頭發油,零假設將國家石油成分的缺乏。它是用H0。
備擇假設:相反的零假設的備擇假設測試。批準這一假說的證據是通過假設檢驗。例如上麵提到的頭發油,備擇假設將在石油成分的存在狀態。它是用哈。
零和替代假說總是彼此互斥的。
檢驗統計量:一個隨機變量計算從一個隨機的人口樣本稱為檢驗統計量。它是用於假設檢驗來決定拒絕零假設。例如,一個t t統計量的檢驗統計量。
假定值:測試靜態的值的概率至少一樣極端的計算值在假設檢驗的零假設被稱為假定值。假定值越小,越強的證據來支持備擇假設。
顯著性水平:顯著性水平代表的概率拒絕零假設,當這是真的。它是用阿爾法(α)。例如,0.01的顯著性水平標誌著1%的風險畫一個推理雖然沒有實際的區別。
假設檢驗的步驟
整個過程的測試的假設是按照以下順序進行事件:
國家零和替代假說:第一步,分析師需要指定相應的假設檢驗的零和替代假說。
製定分析計劃:第二步是製定分析計劃根據數據的性質和原因分析。
分析樣本數據:在接下來的步驟中,分析師進行製定計劃來分析樣本數據的基礎上確定的假設。
確定零假設的合理性:是最後一個步驟是決定是否拒絕零假設的合理性或狀態的零假設給定的樣本數據。決定是由假定值和假設檢驗的意義價值。
需要在機器學習的假設檢驗
所有的發現基於假設需要通過假設檢驗。假設檢驗的結果是用來維護發現的統計學意義。假設檢驗的介紹中提到的,假設檢驗的結果告訴我們是否零假設的語句或語句最好備擇假設反映了總體參數的樣本數據。
在機器學習中,當我們訓練一個毫升模型時,我們必須首先對人口本身。因此,分析人口的性質和趨勢,我們需要進行假設檢驗,因為它告訴人口推測假說是否正確。
假設的基礎
整個假設圍繞標準化和標準規範化的基礎知識。變量是正態分布曲線是一個正常的鍾形曲線時代表平等的意思是,中位數,和模式。另一方麵,我們說一個變量標準正態分布,其意思是0和標準差是1。
類型的假設檢驗
四種類型的假設可以執行測試。這些類型是:
- z檢驗:這個測試總結兩個總體均值是否不同的方差和大量的樣本數據。測試靜態的,在這種情況下,z-static而使用的公式是:
Z = X -µₒ年代
在這裏,Z = Z檢驗
X =樣本平均
µₒ=意味著
s =標準差
t(學生學習任務):另一個假設檢驗工具區分的方法時兩組差異不給。測試靜態的,在這種情況下,t-static。這是進一步分為三種類型,如下:
一個樣本t檢驗
獨立樣本t檢驗,
配對樣本t檢驗
t有共同的應用程序領域的數據科學,計算機科學研究和毫升。
方差分析測試:方差分析代表方差分析。這個測試報告統計上顯著的結果,當一個組織的整體意思有很大區別。它可以是單向、雙向或多方。測試靜態F-static。
卡方檢驗:這個假設檢驗是用來檢驗兩個變量的獨立性。這是敏感測試樣本的大小。一個卡方檢驗比較期望和模型的結果。測試在這種類型的靜態測試卡方是靜態的。
α風險&測試風險
在統計假設檢驗中,可能會有拒絕零假設的風險,這是真的。這種風險被稱為α的風險。另一項對α風險是i型錯誤和假陽性。α的風險主要是由所使用的樣本的大小。樣本量大,對應於α風險很低。
βα風險相比,有一個風險,通常被稱為二型錯誤。批準的可能性是零假設時,它實際上是錯誤的,即,這是一個假陰性。
現實世界的例子假設測試
各領域實際的例子包括假設檢驗給出如下:
示例1:假設測試是在不同的臨床試驗一種新藥的有效性檢查養護一定症狀。
示例2:測試一個特定成分的存在在任何化妝品,食物等。
示例3:假設檢驗可用於確定一種新型肥料會增加土壤肥力。
示例4:假設測試是有用的發現證據支持一個特定的營銷策略通過分析業務增長。
示例5:假設檢驗可以確定一個毫升模型運行滿足要求的問題。
同樣,沒完沒了的實際的例子可以引用的實現假設測試。
關於課程——假設檢驗
這門課的課程計劃將高度受益熱情的學習者在機器學習領域尋找機會。假設檢驗課程的學習將幫助學習者在假設檢驗建立堅實的基礎。beplay2018官网占用了本課程能讓你得到一個機器學習的洞察分析工作。這個在線課程的另一個優點是它要花你除了你的時間和奉獻精神。
這個在線課程的內容結構上推動初學者。它始於一個描述性的假設檢驗的介紹和結尾一個測試來測試你的技能。在預選賽測驗,你可以要求你免費課程完成證書。因此,隨著學習新技能,你會得到一個證書升級你的簡曆和LinkedIn檔案。本課程包含了兩個小時的視頻內容展示專題假設檢驗的基本知識,包括學生學習的描述和配對測試,例如。
