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假设检验
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中国人民大学
假设检验 1/70
数据科学家常常会被人问到一些“是”或者“不是”的问题。比如：多吃巧克力会
不会增加体重？有死刑判决能不能降低犯罪率？两个学校的学生在某次统考中的平均分
数有差别吗？回答这些问题需要我们去寻找数据中的证据，根据证据是否充分来判断是
否能够推翻我们做出的原始假设，这样的过程叫做假设检验。我们首先看一个例子。
假设检验 2/70
某品牌盲盒实物比例问题
..
随着经济发展，商品出现了多样化的销售形式。盲盒就是其中一种方式。盲盒一般
里面装有不同样式的玩偶，但在拆开盒子前，消费者不能通过肉眼看到盒子里具体装的
是何种样式的玩偶。盲盒通常一个系列中包含普通款和隐藏款，隐藏款被抽中的概率会
低于普通款。而正是这种不确定性，让购买盲盒像抽奖一样变得更有意思。为了研究是
否市场上某品牌盲盒系列各个样式抽中的概率和其声称的情况一致，我们在某个地区内
随机收集了1000个盲盒，统计其中各样式的数据。
假设检验 3/70
下面的表格中前两个数值分别记录了该品牌声称的和我们统计出来的比例情况。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
MH =pd.DataFrame({'Model':['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Expected':[0.20,0.20,0.28, 0.28, 0.04],
'Actual':[0.15,0.26, 0.23, 0.33, 0.03]},
columns=['Model', 'Expected', 'Actual'])
MH
Model Expected Actual
0 A 0.20 0.15
1 B 0.20 0.26
2 C 0.28 0.23
3 D 0.28 0.33
4 E 0.04 0.03
假设检验 4/70
我们可以看到，模型 D 实际比例较高。通过垂直柱状图，我们可以直观地观察到这
种差异。
x =np.arange(len(MH[ 'Model']))+1
width =0.35
#第一选项为’Expected’的中心设定
plt.bar(x − 0.5 * width, MH['Expected'],
width =width, facecolor 'blue',edgecolor 'white',alpha =0.5)
#第二选项为’Actual’的中心设定
plt.bar(x + 0.5 * width, MH['Actual'],
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