假设检验，alpha，p值 通俗易懂的的理解。

假设检验：

一般原假设H0 :表是为 XXX和YYYY无显著差异，H1，是有显著差异。

如果我们定义alpha的值是0.05.意味着我们接受H0是真的但是我们却认为他是假的的概率。

这里你想想，这个值必须小啊。如果这个值很大 比如你选择0.5意味着H0为真但是你有一般的概率都把他任务是假的了，那就没有任何意义了.

那么继续。

 

我们在假设检验的过程中，会计算一个p值，计算出来之后 p <0.05 了，会发现本来你能接受的小概率是0.05 这些好了，出现在了一个样本，居然的概率小于0.05，这么小的

小概率事件都发生了，你说诡不诡异，你说我能接受原假设吗？当然不能，于是拒绝。

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