假设检验是概率论与数理统计中的重要部分，它帮助我们通过样本数据判断总体参数是否符合某种假设。今天，让我们一起跟随GarfieldEr007的脚步，探索假设检验的魅力吧！📚
首先，什么是假设检验？简单来说，它是一种基于样本信息验证总体假设的方法。比如，你怀疑某批药品的有效率是否低于95%，就可以用假设检验来验证这个结论是否成立。🎯
接下来，让我们看一个经典例题👇：一家公司声称其产品质量合格率为90%。现随机抽取100件产品，发现有85件合格。请问，在显著性水平α=0.05下，能否认为该公司声明成立？
解析如下：
1️⃣ 提出原假设H₀：合格率为90%；备择假设H₁：合格率小于90%。
2️⃣ 根据样本计算z值，并查找标准正态分布表得出p值。
3️⃣ 比较p值与α值，若p>α，则接受原假设；反之则拒绝。
通过上述步骤，你会发现该公司声明很可能存在问题！🤔
假设检验不仅理论性强，而且应用广泛，从医学研究到工业生产都离不开它。希望今天的分享能帮到大家，一起成为数据分析高手吧！💪
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