Day 04：假设检验和 p 值

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Day 04：假设检验和 p 值

今天目标

学会解释：

• 假设检验在做什么。
• p 值是什么意思。
• p 值最常见的误解。

1. 间隔复习

不看资料回答：

1. VaR 和 Expected Shortfall 的区别。
2. 重尾分布为什么会影响风险判断。

2. 一句话理解

假设检验是在问：

如果原来的假设是真的，现在看到的数据有多反常？

p 值是在原假设成立时，看到当前或更极端结果的概率。

3. 通俗类比

假设一枚硬币是公平的。 你抛 10 次，出现 9 次正面。

你会想：

如果硬币真公平，出现 9 次正面是不是太奇怪了？

这就是假设检验的直觉。

4. p 值不是这些东西

p 值不是：

• 原假设为真的概率。
• 结果重要程度。
• 因果关系证据。
• 研究结论一定正确的保证。

p 值小只能说明：

在原假设成立时，当前数据比较反常。

5. 专业说法

假设检验包含原假设、备择假设、检验统计量、p 值和显著性水平。 p 值小于显著性水平时，通常拒绝原假设。

但统计显著不等于实际意义重大。

6. 课堂/组会可用表达

p 值小说明在原假设成立时当前结果比较反常，但不等于效应很大，也不等于因果关系成立。

我会同时看 p 值、效应大小、置信区间和模型诊断。

7. 今日 AI 提示词

1. 说明原假设和备择假设；
2. 解释 p 值；
3. 列出 4 个常见误解；
4. 给一段适合作业的表达；
5. 给我 5 道自测题。

请用硬币、考试或医学检测的例子解释假设检验和 p 值。 要求：

8. 主动回忆练习

1. p 值是什么？
2. p 值小能说明什么？
3. p 值小不能说明什么？

9. 今日小作业

把下面的话改成专业表达：

p 值小于 0.05，说明这个变量一定有用。

10. 今日关键句

显著不等于重要，相关不等于因果。