四项假设性思维

四项假设性思维

1.反思诸己

assumption 放宽思维局限,产生idea,形成一个愿景

2.假定,外观验证

用事实和reality验证 hypothise(假设)

3.全脑并用

左脑负责想象,右脑负责用事实,现实状况思考去验证假设。达到 “mapping vission to reallity”

4.预计失败或者准备plan B

不符合现实或不可以实现,再另行制定备用计划。

几个实例:

1. 头盔制造

工厂做出的头盔复合用户需求,用户的需求是什么?舒适,轻便,造型好看。
于是,产品就说了:“符合用户需求,并不一定是好的设计”。我们把这个头盔造出来。
于是警察再一次执勤中,带上了这种头盔。结果暴民扔燃烧弹 ,可是头盔是易燃物质做的。这就很坑爹啦。

这里,我们心中有一个假设:符合用户需求,并不一定是好的设计 是真理,但其实它并不是,我们没有去反思诸己,在设计头盔时,是否还有未考虑到的因素,假设有,那是什么?还需要思考潜在需求。我们从而大胆打破自己了唯”客户需求至上“的内心假设。

2. 划线的假设

用四根线连接9个点,笔尖不可以离开纸面。

* * *
* * * 
* * * 

很多人认为拐弯应该在其中一个点上,并且线之间还不能交叉,这就是(心中不自觉)的假设。

所以我们要善于捕捉心中的假设。

《呆伯特法则》中写道:

有些单位透过调整其业务内容,盼望追求美好愿景。这往往是虚掷时光的,其实
借由调整商业计划幕后的《假设》部分,就能有效获得一样的结果。未来建立在
假设上,而假设就是你自己所编撰出来的,没必要让它帮助你自己。

《第三智慧》

华人善于模拟思考,而不擅长长程推理思考。

如果这本书说的是事实,我们需要锻炼自己这方面的思考能力。

### 假设检验的思维导图及其在数据科学中的应用 假设检验是一种基于样本数据推断总体参数的方法,属于推断统计的重要组成部分[^1]。它通过设定原假设(H₀)和备择假设(H₁),利用概率分布评估观察到的数据是否支持拒绝原假设。以下是关于假设检验的一个结构化思维导图: #### 1. **核心概念** - **原假设 (H₀)** 和 **备择假设 (H₁):** H₀通常表示无显著差异关系的情况;而H₁则代表有显著差异关系的情形[^4]。 - **显著性水平 (α):** 设定用于判断结果是否有统计意义的标准阈值,常见取值为0.050.01。 #### 2. **步骤概述** - **定义假设:** 明确要测试的具体问题以及对应的假设形式。 - **选择合适的检验方法:** 如t检验、z检验、卡方检验等,取决于数据特性和研究目标[^3]。 - **计算检验统计量:** 根据选定的检验方法,计算相应的统计量。 - **确定临界区域/ p-value:** 对应于给定的显著性水平下,决定接受还是拒绝原假设。 - **做出决策并解释结果:** 如果p值小于等于α,则拒绝H₀;反之不拒绝H₀,并给出实际含义上的解读。 #### 3. **常用检验类型** - **单一样本 t 检验:** 判断单一均值是否不同于特定数值。 - **独立两样本 t 检验:** 考察两个不同组别的平均数是否存在明显差别。 - **配对样本 t 检验:** 测量同一对象前后两次测量之间的变化情况。 - **ANOVA 方差分析:** 当比较超过两个群体时适用。 - **卡方检验:** 主要用作分类变量间关联性的检测工具。 #### 4. **注意事项** - 需要注意的是,在执行任何类型的假设检验之前,应该先确认数据满足该种检验的前提条件,比如正态分布假定者方差齐次性等等。 - 此外还要警惕多重比较带来的I型错误累积风险等问题。 ```python from scipy import stats # Example of a one-sample t-test using Python's SciPy library. data = [7, 8, 9, 10, 11] mean_value_to_test_against = 10 result = stats.ttest_1samp(data, mean_value_to_test_against) print(f"T-statistic: {result.statistic}, P-value: {result.pvalue}") ``` 上述代码展示了如何使用Python进行简单的单一样本T检验操作实例。
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