統計檢定
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文章主攻四大領域：機率與統計、計量經濟和量化金融分析。以機率統計為核心主幹，詳加說明其精神與應用。也會輔以其餘三個領域的介紹作為統計實例。統計學是AI / 機器學習背後的英雄，假設檢定與統計分布是其兩大特色，前者找出彼此相互關聯的變數；後者則幫助我們進行模擬和抽樣，幫助我們找尋最優解或近似真實值。
如果把前面把Z檢定和標準誤、標準差給搞懂，那麼t檢定的理解其實就滿簡單的了。
實務上來說，用Z檢定的機會其實比t檢定少。
這篇的目標就是介紹單樣本t檢定的原理，稍微有點長，比較需要耐心。
終於要開始講統計檢定的實作部分了。因為是舉實例所以滿長的。
為了讓順序比較恰當，這篇比較晚發的文章被設定成假設檢定後的下一篇。
前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
真是太令人感動！感謝大大的智慧結晶！