Как устроен тест в статистике

Тест в статистике — это метод проверки гипотезы о параметрах распределения данных. Основные этапы:

1. Формулировка гипотез:
   • Нулевая гипотеза (H_0) (например, (\mu = \mu_0)).
   • Альтернативная гипотеза (H_1) (например, (\mu \neq \mu_0)).

2. Выбор уровня значимости (\alpha) (обычно 0.05).

3. Расчёт тестовой статистики (например, t-статистики):

   python

   Копировать

   from scipy.stats import ttest_1samp
   t_stat, p_value = ttest_1samp(data, mu_0)

4. Сравнение p-value с (\alpha):

   • Если (p \leq \alpha), отвергаем (H_0).
   • Иначе — не отвергаем.

Примеры тестов: t-тест, ANOVA, хи-квадрат. Важно учитывать условия применимости (нормальность, гомоскедастичность и т.д.).