数据科学是一个快速发展的领域，它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验，它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。
在这篇文章中，我们将探讨参数与非参数检验之间的区别，提供示例以更好地理解它们的用例，并总结关键要点。
理解假设检验
假设检验是一种统计方法，用于确定给定结果是由于偶然或特定影响的可能性。它包括制定一个零假设(H0)和一个备选假设(H1)，然后使用统计检验来确定哪一个更有可能。
检验的选择取决于数据的特征、变量的分布和检验的假设。这就是参数和非参数测试发挥作用的地方。
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