关于数据分析面试中的假设检验（A/B test）（二）

1.假设检验的定义： 假设检验首先要有假设： 假设分为两种： 无效假设（null hypothesis）和替代假设(alternative hypothesis) 检验根据检验方向也分两类：单向检验和双向检验。 通常，我们将null hypothesis设定为实验差异是由随机性导致的，实验目标是证明无效假设是错的，从而得出差异是由我们施加的变量导致的。

2.p-value（p值）的定义
给定包含零假设的概率模型，p 值是获得与观察到的结果一样不寻常或极端的结果的概率。

3.第一种错误：
把随机性引起的变化当成影响显著。

4.第二种错误：
把实际存在的实验差异当成随机性引起的。

下一篇会举一个例子说明假设检验的使用方法。