概率统计22——假设检验理论（1）

　　我们可以根据经验或统计量对一些事情做出断言，问题是，如何判断这个断言的合理性？假设检验为我们提供了一种利用样本检验断言是否可靠的方法，能够让我们通过已有的证据验证断言是经过缜密的运算，还是毫无根据的瞎猜。

假设检验的背景

　　某个机器元件的质量标准是功率，功率越大越好，这个元件影响到公司的核心竞争力。技术组在攻克了重重难题后宣称有了重大突破。总经理非常高兴，宣布批量试制。然而改进后的数据却并不那么漂亮，功率均值从原来的600mW提升到603mW，仅仅提升了0.5%，这让总经理大为光火，立即召集技术组开会。

　　0.5%看起来确实没什么太明显的提升。面对面色铁青的总经理，技术部拿出了改进前的功率分布：

　　这是个很陡峭的分布曲线，暗示着这个元件的功率控制得十分精细，或者说功率的波动很小，3mW的波动已经相当于“基因突变”了。这样看来，0.5%的提升确实算得上是重大改进。

　　

　　某个软件公司用每千行的bug数量衡量软件的质量（这里不讨论这种方法是否合理），多年来也做过了很多项目，平均bug率是5.5‰，即每千行代码5.5个bug，勉强达到CMM2的标准。

　　最近公司全面实施了新的开发方法，发现新项目的bug率降低到4.5‰，这可是降低了18%！于是QA部门的老大在年会上对着分布图激动地宣布，公司软件质量从此迈上了新台阶。

　　程序员们瞟了一眼分布图，露出了谜之微笑。

　　上面两个故事告诉我们，在质量改善的过程中，质量提升的百分比并不能作为有效性的唯一依据，0.5%可能是重大提升，18%也可能根本说明不了问题。检验的依据是，改善后是否在改善前总体正常波动的范围内。如果在正常波动范围内，则可以认为并没有什么改善，否则认为有显著改善。这个显著性具体如何判断呢？

显著性水平与置信水平

　　假设下图是哈尔滨市民年收入的概率分布：

　　大多数人都在20万附近徘徊。

　　恰好李冰冰出生于哈尔滨市，不小心把她也统计进去了。大明星的收入肯定比普通市民多得多。

　　李冰冰明显和普通市民不是一伙的，她的年收入显著高于绝大多数市民，早已跨过了高收入的门坎。某个人的收入落在高收入群体的概率就是显著性水平（Significant Level）。

　　小明的年收入是25万，和大多数人差不多，我们相信小明是一名普通市民的概率还是比较高的，这个概率就是置信水平（Confidenct Level）。

　　高收入群体占了总体的多大比例呢？也就是显著性水平应该如何取值？

　　

　　第一个回答这个问题的人是罗纳德・艾尔默・费舍尔（RonaldAylmerFisher）。

　　费舍尔（1890 - 1962）是英国统计学家、生物进化学家、数学家、遗传学家和优生学家。是现代统计科学的奠基人之一。著名的F分布就是费舍尔提出的，并以其姓氏的第一个字母命名。

　　费舍尔提出0.05显著性水平，至于为何要选择0.05，老头在《研究工作者的统计方法》（Statistical Methods for Research Workers）中做过长篇大论，网上有一篇文章叫“Why P=0.05?”（http://www.jerrydallal.com/lhsp/p05.htm），很值得看一下。

　　

　　现在我们用显著性水平和置信水平去看待哈尔滨市民年收入的问题：

单侧大于显著性

　　高收入群体在曲线右侧，是“单侧大于”显著性，表示一个人属于高收入群体的概率是0.05，李冰冰明显属于这一侧。相对的，一个人不属于高收入群体的概率是0.95。

　　

　　现在要判断一个人是否属于低收入群体，此时应当使用“单侧小于”显著性。小明隔壁正好住着一个叫王二的游手好闲的邻居，每个月都等着领政府的救济金混日子，年收入自然很低，绝大多数人都不愿意和他为伍。这类人游手好闲群体在曲线左侧的0.05部分：

单侧小于显著性

　　

　　除此之外，还有双侧显著性。按照费舍尔的0.05显著性水平理论，双侧检验时要在总体分布的两端各设定一个临界点，临界点以外，两端阴影部分的面积比率各为0.025，表示超低收入群体和高收入群体一样稀少：

　　有人说我显著性水平不用0.05行不行？当然没问题，具体怎么设定完全取决于实际问题，0.05只是一个常用的取值。如果想检验得严一点，显著性水平要相应放低，比如0.01；如果宽松一点，显著性水平可以稍高一点，比如0.1，此时你也要同时承担置信水平下降的后果。

　　有了显著性水平后和置信水平后，就可以从直观上回应总经理的愤怒并理解程序员们的谜之微笑，但我们仍然缺少一些理论知识。检验理论究竟蕴含着怎样的逻辑呢？

假设检验的逻辑

　　我一直很喜欢打乒乓球，一个好友和我从小学一直打到大学毕业，基本上旗鼓相当。工作之后，我天天苦练球技，自认为如果再次交手一定比他更强。年假回家，我俩又一次站在球台边，并以15局为限，看看时隔多日之后谁更胜一筹。

　　结果是我5胜10败。

　　由于几乎每一局都是苦战，所以我并不服气，认为这纯属偶然，如果再打一次，结果完全不可预估。我的理由是：抛15次硬币，10次正面朝上完全有可能。对方则是持否定态度，认为这绝对是实力的差距。

　　我们二人的争论包含了两种截然相反的假设：

　　我的假设，H­₀：双方势均力敌，获胜的概率都是0.5。

　　朋友的假设，H­₁：这个结果表明实力的差距，他的获胜的概率大于0.5。

　　

　　从朋友的立场来看，他想要证明自己是对的，因此把我的H₀假设看成原假设（或者叫待验假设、虚无假设），也是他想要驳斥的假设。H₁是H₀的备择假设（或者叫对立假设、备选假设），是他试图肯定的假设。他的证明逻辑是：如果H₀成立，那么出现H₁这样的数据的概率将小于α，这个概率用p表示，称为p值（p-value），作为阈值的α是上一节的显著性水平，取α=0.05。用p值是否大于α作为判断依据：

　　这有点类似于反证法，如果无法直接证明H₀是错的，就转换策略，暂且相信H₀是对的， 这种情况下出现H₁的概率将小于0.05。这种小概率事件应该不容易在抽样中出现，但现在偏偏出现了，是个强有力的反驳证据，所有应当转而相信H₁。

　　

　　现在来计算一下p值。按照原假设H₀，我们二人实力相当，每一场比赛的胜率都相等。假设每场比赛都是独立的，用随机变量X表示朋友获胜的总数，那么X符合总数是15，胜率是0.5的二项分布X~B(15, 0.5)，p值是：

　　可以用计算机直接计算：

from scipy import stats

c = stats.binom.cdf(10 - 1, n=15, p=0.5) # X~B(n, p)的累积分布
p = 1 - c

　　结果p ≈ 0.151 > 0.05，看起来是我赢了，应该相信H₀。

　　

　　朋友当然不会满意这个结果，他反驳的理由是样本数量太小，并不能反应真正的胜败分布。于是他提出增加比赛次数，重新打100局。我欣然接受。

　　几天后终于决出了结果，我38胜62败。

　　还是沿用之前的原假设和备择假设，用随机变量X表示朋友获胜的总数，这次的p值是：

　　p值小于显著性水平，因此应当拒绝承认原假设H₀，接受对立假设H₁，从分布图上能够更清晰地看出这一结论。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

n, p = 100, 0.5
x = 62 # 获胜次数
c = stats.binom.cdf(x - 1, n=n, p=p) # X~B(n, p)的累积分布, P(X <= x-1)
p_value = 1 - c
print(p_value)

xs = np.arange(0, n + 1)
ys = stats.binom.pmf(xs, n=n, p=p)  # X~B(n, p)
plt.vlines(xs, ymin=0, ymax=ys)
plt.vlines(xs[x - 1], ymin=0, ymax=ys[x - 1], colors='r')
plt.scatter(xs[x - 1], ys[x - 1], c='r', label='实际比赛结果')
plt.xlim((30, 70))
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('P(X=x)')
plt.legend(loc='upper right')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.show()

　　这次的样本较大，证据要比之前充分得多，所以我应当承认这次的失利绝非偶然。

　　值得注意的是，假设检验无法并不能给出绝对的证明，仅仅是用小概率事件作为证据，对原假设进行驳斥。基于这个原因，我依然不服气，提出再打100局。当然，朋友也坚决予以否定——1局也不行。

临界值

　　38胜62败的战绩为驳斥H₀提供了强有力的证据，我现在想要知道的是，到底胜多少局才能不被驳斥？也就是0.95置信水平和0.05显著性水平的临界点应该在什么位置？

 

　　以c为临界点，将置信水平和显著性水平分隔开来，c的值称为临界值。用X表示朋友获胜的数量，如果P(X ≥ c) = 1 – P(X < c) ≤ α，说明样本位于拒绝域中，应该转而相信备择假设H₁。

　　直接计算c值不太容易，需要使用分布的反函数，幸好可以通过计算机直接计算：

c = stats.binom.ppf(0.95, 100, 0.5) # 当P(X <= c) = 0.95时的c值

　　结果c=58，这意味着如果我输掉58局以上，就应该属于实力的差距。

假设检验与点估计

　　我们回到改善机器元件的故事，从抽样分布的角度去看假设检验。

　　已知元件改善前的功率服从均值为μ₀，方差为σ₀²的正态分布，以下是总经理和技术组的观点。

　　总经理：技术组纯粹是在说瞎话，质量毫无提升。

　　技术组：质量得到了极大的改善。

　　

　　设改善后的总体均值是μ₁，方差是σ₁，现在用假设检验的逻辑翻译一下：

　　总经理，原假设H₀：改善前与改善后是同一个正态分布，μ₀=μ₁、σ₀=σ₁。

　　技术组，备择假设H₁：改善前与改善后是不同的正态分布，μ₀ < μ₁。

　　

　　公司用新技术制造了大量元件，从中多次抽取容量是m（m≥30）的样本并计算出均值。根据中心极限定理，样本均值的抽样分布服从均值为总体均值，方差为总体方差1/m的正态分布：

　　对样本均值进行标准化处理：

　　按照原假设H­₀：

　　根据大数定律和点估计理论，样本标准差σ_s是总体标准差的合理估计量：

　　假设元件原来的功率均值是600mW，技术改进后抽取了30个样本进行对比，测得样本的功率均值是603mW，标准差是6。代入后可以求得具体的Z值：

　　Z服从均值为0方差为1的标准正态分布，可以通过查表求得临界值：

　　或者直接使用下面的代码计算：

 stats.norm.ppf(0.95, 0, 1) # 1.6448536269514722

　　z>c，z落入了拒绝域，因此应当拒绝相信H₀，原假设不成立，技术组的观点才是正确的。

　　

　　接下来是非常绕的第一类错误和第二类错误（待续）。

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　　出处：微信公众号 "我是8位的"

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