python中的z检验，python levene检验

统计学中“Z检验”和“T检验”的区别有哪些?

指代不同 t检验：主要用于样本含量较小（例如n 30），总体标准差σ未知的正态分布。Z检验：是用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。

定义不同：t检验的样本含量较小，总体标准差未知；z检验的样本含量较大，服从标准正态分布；应用范围不同：t检验的应用比z检验更广泛。

z检验和t检验的区别是，定义不同，t检验的样本含量较小，总体标准差未知；z检验的样本含量较大，服从标准正态分布。应用范围不同，t检验的应用比z检验更广泛。

t检验和z检验的区别为：定义不同： t检验的样本含量较小，总体标准差未知；z检验的样本含量较大，服从标准正态分布。应用范围不同： t检验的应用比z检验更广泛。

z检验中z0.025为什么等于1.96?

1、查标准正态分布表，当α=0.05时，区间估计，两侧分别是0.025，查标准正态分布表时找到0.975，对应的Z值就是96。简介 标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。

2、因为单侧：norminv(.025)ans = -96 norminv(.975)ans = 96。经过转化已经将u转化成了标准正态分布N(0，1)，所以只要在标准正态分布图表里面找到概率等于1-0.025=0.975的对应的数值就行了。

3、给出置信水平95%，即显著水平α等于0.05，则上分位点右侧的概率值为0.025，查表时z（0.025）的数值对应的概率值为1-0.025=0.975，表示的就是该分位点左侧的概率值。

4、查标准正态分布表，当α=0.05时，区间估计，两侧分别是0.025，查标准正态分布表时找到0.975，对应的Z值就是96。

假设检验和ABTEST(二)

1、拒绝域为 。 z=-15落入拒绝域。在显著性水平 时，拒绝零假设。假设检验并不能真正的衡量差异的大小，它只能判断差异是否比随机造成的更大 。

2、ABtest本质上是一个： 两总体 假设检验问题，要检验A、B两个版本是一样，还是有所区别。

3、ABtest原理很简单。ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存 AB Test步骤 ABtest本质上是一个两总体假设检验问题，要检验A、B两个版本是否有显著区别。

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