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文档简介

未知驱动探索，专注成就专业假设检验例题1.引言假设检验是统计学中的一种重要方法，用于推断总体或总体参数的性质。它基于样本数据对总体或总体参数进行推断，并做出相应的统计决策。本文将通过一个例题来介绍假设检验的基本思想和步骤。2.问题描述某电商公司推出了一种新的广告策略，认为这种广告能够显著提高用户的点击率。为了验证这个假设，我们选取了两周时间内的广告点击数据，其中包含了旧广告和新广告的点击次数。假设：-H0（零假设）：新广告的点击率与旧广告相同-H1（备择假设）：新广告的点击率高于旧广告样本数据如下：广告类型点击次数旧广告972新广告11233.假设检验方法我们使用T检验方法来进行假设检验。T检验是一种常用的用于小样本（样本数量较小）情况的假设检验方法。假设我们的样本是独立同分布的，并且是来自正态分布。在此例中，由于广告点击次数是计数数据，可以使用泊松分布或正态分布来近似处理。我们采用正态分布来进行近似。T检验的步骤如下：1.设置零假设H0和备择假设H1。2.选择一个适当的显著性水平（例如0.05）。3.根据样本数据计算检验统计量。4.根据检验统计量和拒绝域的临界值，判断是否拒绝零假设。5.根据结果做出统计决策。4.计算假设检验统计量在此例中，我们的假设检验统计量为两样本均数之差的标准差。计算步骤如下：计算旧广告的样本均数（x1）和新广告的样本均数（x2）。x1=972x2=1123计算旧广告的样本方差（s12）和新广告的样本方差（s22）。假设样本数据是总体的无偏样本。s1^2=(n1-1)*S1^2=1*(972-x1)=0s2^2=(n2-1)*S2^2=1*(1123-x2)=0计算假设检验统计量（t）。t=(x2-x1)/sqrt(s1^2/n1+s2^2/n2)t=(1123-972)/sqrt(0/1+0/1)=151/0=正无穷大5.确定拒绝域根据显著性水平α和自由度（df）来查找t分布表，我们可以确定拒绝域的临界值。在此例中，我们的显著性水平α=0.05，自由度df=n1+n2-2=1+1-2=0。对于df=0，临界值为正无穷大。6.判断和决策根据计算得到的假设检验统计量和拒绝域的临界值，我们可以做出以下判断和统计决策：由于假设检验统计量t为正无穷大，大于任何临界值，我们拒绝零假设H0。因此，我们有足够的证据来支持备择假设H1：新广告的点击率高于旧广告。7.结论通过此假设检验例题，我们得出结论：新广告的点击率显著高于旧广告。这个结果对于电商公司来说，意味着新广告策略是有效的，并为进一步的广告策划和优化提供了指导。8.参考文献RonaldD.SAS/STAT®13.1User’sGuide.Chapter63:IntroductiontoTestingStatisticalHypotheses.链接DanielW.IntroductiontoStatistical

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