概率论与数理统计-第7篇：假设检验：显著性检验与A/B测试

概率论与数理统计-第7篇：假设检验：显著性检验与A/B测试

一、假设检验：数据驱动决策的“验证引擎”

在人工智能、大数据和量化投资领域，我们常常需要基于有限样本数据对总体特征做出判断。例如，判断新的机器学习模型是否优于旧模型，评估营销策略调整是否提升用户转化率，或是验证投资策略是否具备统计学意义上的超额收益。假设检验通过严谨的数学逻辑，帮助我们在不确定性中做出科学决策，是A/B测试、模型效果评估等场景的核心工具。

二、假设检验的基本原理

1. 核心概念

• 零假设（H0H_0H