开发者学堂课程【人工智能必备基础：概率论与数理统计：左右侧检验与双侧检验】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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左右侧检验与双侧检验
内容介绍
一、 原假设与备择建设
二、 检验统计量
三、 检验中常说的小概率
四、 P 值
五、左侧检验与右侧检验
一、原假设与备择建设:
待检验的假设又叫原假设，也可以叫零假设，表示为 HO。 (零假设其实就是表示原假设- 般都是说没有差异，没有改变。。。)（备择假设就是有差异）
与原假设对比的假设叫做备择假设，表示为 H1
一般在比较的时候，主要有等于， 大于，小守
二、检验统计量:
计算检验的统计量
根据给定的显客性水平，查表得出相应的临界值
将检验统计量的值与显著性水平的临界值进行比较
得出拒绝或不拒绝原假设的结论
三、检验中常说的小概率:
在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率
在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设
小概率由我们事先确定
四、P 值:
是一个概率值
如果原假设为真，P- 值是抽样分布中大于或小于样本统计量的概率
左侧检验时，P- 值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积
右侧检验时，P- 值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积
五、左侧检验与右侧检验
Α 表示拒绝域，左右边图分别表示左侧检验，右边表示右侧检验。根据问题来选择左右侧检验。临界值需查表。指定好置信水平，指定好所用的检验（既用的分布），指定好 α，就可通过查表知道临界值。选择部分样本实际的指标所算出的统计量。统计量落在拒绝域，就是拒绝。没落在拒绝域就是假概率事件。
当关键词有不得少于/低于的时候用左侧，比如灯泡的使用寿命不得少于 / 低于 700 小时。
当关键词有不得多于/高子的时候用右侧，比如次品率不得多于 / 高于 5%时
左侧检验:假设 α=0.05，概率值比 α，说明概率事件非常小。小概率发生，要在样本中拒绝原假设，因原假设不为真，所以叫拒绝域。当原假设大于 0.05 时，就接受。假设就不是小概率事件，统计学意义，就不在拒绝域中，就认为原假设成立。
双侧检验：
指定一个 α，左边为 α/2, 右边为 α/2，中间为 1-α。
单侧检验指按分布的一侧计算显等性水平概率的检验。用于检验大于、小子、高于、低于、优于、劣于等有确定性大小关系的假设检验问题。这类问题的确定是有一定的理论依据的。假设检验写作: μ1<μ2 或 μ1>μ2。
双侧检验指按分布两瑞计算显著性水平概率的检验，应用于 理论上不能确定两个总体一个一 定比另一个大或小的假设检验。股假设检验写作 H1: μ1≠μ2。
例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为 10cm，大于或小于 10cm 均属于不合格我们想要证明(检验)大于或小于这两种可能性中的任何一种是否成立 建立的原假设与备择假设应为:
H0: μ= 10H1: μ≠10
检验结果:（ p 值表示样本统计量代表的概率值）
单侧检验
若 p 值 > α, 不拒绝 HO
若 p 值 <α, 拒绝 H0
双侧检验：
若 p- 值> a/2, 不拒绝 HO
若 p- 值< a/2, 拒绝 HO
