数据分析课|这么几类数据分析师常用的假设检验就够用了，还不来看看

更新时间：2019-11-12 16:40:44 来源：环球网校

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摘要在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析师常用的假设检验的问题，今天就来讲讲数据分析师常用的假设检验。

1、数据分析师常用的假设检验——参数检验

参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

1)U验：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布

2)T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布

A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;

B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、数据分析师常用的假设检验——非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态;

B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下;

主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

以上就是有关于数据分析师常用的假设检验的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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