#统计学相关#假设性检验
#假设性检验→某件事情发生的可能性大→大到超出一定的范围→判定为不太可能发生的情况
#第一步，提出假设H0(这个是靶子，要否定掉的),Ha(这个是要接受的，模糊地理解为成立就好)
#H0+Ha代表所有要包含的情况
#单尾的假设性检验假设现在进入单尾的假设情况
#这里假设我的身高
#等号放在要拒绝的假设那边H0:μ≥180 Ha:μ小于180
#这里的拒绝的对象就是180cm的身高，比如我的身高不到180cm，就是说这种情况不太会发生那么H0拒绝，Ha成立
#双尾假设性检验→用于确定某点成立或者不成立
#就是不等于的情况，要么大于，要么小于
#H0:μ=180 Ha:μ≠180
#第二步,calculation
#简单来说就是计算与应该的数值的距离，联想决策树与K-means聚类那些算法的原理
#一般算的是t的数据
#t=抽样的样本平均值-H0/该样本的标准差→对比正态分布公式，可以发现其计算原理基本一致，面积即
#正态分布公式
概率
#然后再根据t的值进行查表,如果落在了拒绝域里面，那么该事件就不太可能发生.
#第三步，查表(关于t的)，画图
此为单尾的情况⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆⬆
#双尾要么在左边，要么在右边比如⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇
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#第四步，我们做一下判断即what is your confidence?
#就像上面提到的，面积即概率，当我们算出来的t在及小范围内→事件极不可能发生→原先的假设是错的，如下图
#未写完