Java程序实现假设检验
1、 背景
假设检验是统计学中的一种重要方法,采用假设检验方法有助于:
1、做出科学决策(判断某个效应是否显著);
2、指导决策方案设计;
做假设检验需要了解检验量的分布情况,以下是背景知识:
1、单组样本均值分布:
1)总体服从正态分布,且方差已知,则样本标准化后服从Z分布。
2)总体服从正态分布,且方差已知,则样本标准化后服从t分布(可以样本方差代替总体方差)。
2、两组样本比较的分布,
在以下前提:两组中每个数据选取独立,总体方差未知,则两组样本均值服从t分布,自由度为n+m-2。
下面我将分别举例说明假设检验的两个应用,并提供Java实现的示例代码。
2、应用
2.1 做决策(判断某个效应是否显著)
以下是判断均值是否显著有差异来做决策的应用示例。
2.1.1数值型数据
应用示例:某公司的市场部门想要确定两个不同广告渠道(A和B)对于产品销售量的影响是否相同。为了进行比较,他们分别从两个广告渠道中随机选择了样本,记录了每个广告渠道的销售额。
假设:
零假设(H0):广告渠道A和B的平均销售额相等,即μA = μB。
备择假设(H1):广告渠道A和B的平均销售额不相等,即μA ≠ μB。
代码:
public static void main(String[] args) {
// 数据样本,一般每组数量需大于30个
double[] sampleA = {
1200.0, 1300.0, 1250.0, 1280.0, 1225.0};
double[] sampleB = {
1400.0, 1350.0, 1380.0, 1425.0, 1375.0};
// 计算t统计量