推论统计，首先想到的是假设检验，, 等等，学习的时候都会做，然而仔细想想，真明白吗？回想我自己的经历，可能经过了3-4轮的思考，终于从应用深入到了到底那是什么的程度。现在，请你来与我一同分享我对假设检验的理解。
Q1: 假设检验是什么？
假设检验是一种反证法。
统计，分为描述统计与推论统计。顾名思义，描述统计如同画画似的，将一个事务的特征用数字描绘出来，每一幅数码相片背后是一组组的数字，将这组数字经过总结（我认为总结便是降低维度）, 变成容易记忆的数字，这些数字能在人的脑海里刻画出一个可识别的形象。那便是描述统计。
推论统计，根据已有现状去推断整体，寻找规律。回归像是求同；聚类，像是求异；假设检验判别是同是异，是同，是异。
"幸福的家庭大都相似，不幸的家庭却各有不同"---托尔斯泰
用True or False 来求证因何而异实在是太困难了，不能证明，便去证伪。不同，便是异，Genius！假设检验在做“不同”的证明，不能证明“不同”，则不能拒绝，那么便是了。当这里会有中间地带，称为Type I， Type II Error，HORN，拒绝了不该拒绝的，或没有拒绝改拒绝的。这已是细枝末节，不影响整体概念。
Q2: 假设检验的内容是什么？
两组数。不是单个数值的比较，而是两类数值的比较。用假设检验的方法来证明这两类数是否存在差异。
这里指的数组是什么概念呢？比如人的身高，是一组数，并且这组数有一定特征，大致分布在0.5米至2.3米之间，身高在1.6～1.8米的人占大多数。如果，我们想知道人的身高与猩猩的身高是否有差异，将两组数进行比较，这两组如果分布形态上一致，说明没有差异，不一致，说明有差异。
这里我们充分利用描述统计学的内容，将两个总体的分布进行比较，平均数，中位值，离散程度，偏度，峰度等。好在统计可以将概率函数描绘出来，根据身高的值得知在这个身高下有多少比例的人或猩猩。几个数字一碰便得知了两组数据是否一致。
若已经充分了解了这两组数，不用假设检验，直接比较好了。然而，实际上没有可能去统计所有的人和猩猩的身高。退一步，抽样来推断总体，由总体去比较。这是假设检验的核心内容。
Q3: 抽样与总体
抽样这东西犹如盲人摸象，天知道摸到什么，能描绘出什么？拿抽样的去比较，若样本与总体并非相似，那这个比较也就没有意义了。好在中心极限定理帮了大忙，抽样次数越多，抽样的平均值逼近总体平均值，且总体平均值呈现正态分布，其离散程度逐渐缩小，最后就是一根直线了。
n = [10,100,1000]
p = 0.5
fig, AX = plt.subplots(ncols=3, nrows=1, figsize=(15,5), dpi=288)
for i, ax in enumerate(AX):
se = np.sqrt(p*(1-p)/n[i])
distribution = stats.norm(loc = 0, scale=se)
x = np.linspace(-1,1,100)
y = distribution.pdf(x)
ax.plot(x,y)
ax.set_title('n={}'.format(n[I]))
三幅图，分别为抽样10次，100次，1000次，平均数的分布。平均数已知了，那么只要平均数不等，两组数则不等，轻松证伪。
Q4: 置信区间与显著水平
样本的平均值所反映出总体的平均值不是一个确定的值，样本不等于总体，依然这个平均值是一个范围，有其分布，抽样多了，这个分布呈现正态分布。
import scipy.stats as stats
norm = stats.norm(0,1)
x = np.linspace(-4,4,200)
y = norm.pdf(x)
正态分布是一个概率曲线(pdf)，线上的点由(x,y)坐标组成，知道x就知道y。曲线下至x轴所有的面积是累积概率(cdf)，左侧曲线开始的地方cdf，累积概率为0，右侧结束的地方累积概率为1，显著水平若设5%，置信区间为[2.5%, 97.5%]，当然置信区间可以移动，看用途了。
显著水平明显是个人设，用于确定置信区间上限、下限，以确定累积概率对应在x轴上的值，大于、小于都拒绝，说明两组数平均值相同的概率小于显著水平(概率，累积概率)。
Q5: 自由度
再回到总体与样本。抽样次数越多，抽样的平均值离总体平均值越近，方差越小。自由度，其实就是样本数量。样本数量少，样本与总体的离差大，更难证伪。找一个人和一个猩猩就能证明整体身高差异了？显然不行。除非差异巨大，比如大象和蚂蚁，一头大象，一只蚂蚁足以。
只要有差异，即使很小，若样本足够大，也是能发现的。总体上均值有差异，便是有差异，怎么都有差异。
总结
假设检验，在干什么？
- 比较总体的均值是否有差异；
- 不知道均值所以要从样本去推断总体的均值；
- 中心极限定理告诉我们大多数情况下，抽样次数多了，均值呈现正态分布；
- 用推断的均值分布来度量是否所比较的总体均值相等；
- 样本数量少的情况下，离散程度上需要对其惩罚，不能简单套用标准正态分布（z检验与t检验的差别）
- 不是所有的均值都呈现正态分布，比如方差的均值。