1.多重检验： 2.自由度： 3.ANOVA： 1.将所有数据合并到一个框中。 2.洗牌并抽取四个重采样，每个重采样五个值。 3.记录四组的平均值。 4.记录四组平均值之间的差异。 5.重复步骤2-4多次（比如1000次）。 4.F检验：与t检验于置换检验的关系一样，F检验是ANOVA的近似（也是算力不足的遗迹 ：D) 5.卡方检验：用于检验数据是否符合某些分布： 皮尔逊残差 = （观察值-期望值）/期望值\sqrt{期望值} \quad期望值​ 卡方 = 皮尔逊残差的平方和 检验方法类似，只是每次抽样后计算卡方得到卡方分布。将所得分布与观测的卡方对比 6.费舍尔精确检验：\

统计学上常用检验方法的总结：包括适用的情况，检验的步骤以及结论。 1.置换检验（permutation test） 适用情况(总体分布未知的小样本检验)： Permutation test 置换检验是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算（computationally intensive），利用样本数据的全（或随机）排列，进行统计推断的方法，因其对总体分布自由，应用较为广泛，特别适用于总体分布未知的小样本资料，以及某些难以用常规方法分析资料的假设检验问题。 检验流程： 在置换过程中，涉及两个或多个样本，通常是 A/B 或其他假设检验中的组。 置换意味着改变一组值的顺序。对假设进...

1.假设检验的定义： 假设检验首先要有假设： 假设分为两种： 无效假设（null hypothesis）和替代假设(alternative hypothesis) 检验根据检验方向也分两类：单向检验和双向检验。 通常，我们将null hypothesis设定为实验差异是由随机性导致的，实验目标是证明无效假设是错的，从而得出差异是由我们施加的变量导致的。 2.p-value（p值）的定义 给定包含零假设的概率模型，p 值是获得与观察到的结果一样不寻常或极端的结果的概率。 3.第一种错误： 把随机性引起的变化当成影响显著。 4.第二种错误： 把实际存在的实验差异当成随机性引起的。 下一篇会举一个例...

看到数分面经里有许多关于假设检验的内容，觉得自己需要总结一下，欢迎讨论 1.假设检验的流程： 提出假设->设计实验->收集数据->推断/结论 2.A/B test的分组： 通常将实验对象（在不同实验中可能不同，在用户生成内容类APP的小红书，实验对象就是用户）随机分为两组，一组为实验组（进行一些处理，比如进行某个APP功能上的修改），一组为对照组（控制组，不进行处理）。 在这种情况下，处理后实验组和对照组在某些数据上的偏差（比如，实验组的没日活跃用户数（Daily active users) DAU高于对照组DAU），那么这种差异可能是由两个因素导致的： 1.不同处理的结果（...