简简单单 Online zuozuo ：本心、输入输出、结果文章目录C01 · 假设检验 — 统计推断与估计理论 — 数学与统计理论基础前言1、概念定义2、原理与机制Neyman-Pearson 最优性p 值与置信区间的关系ASA 2016 六原则摘要3、典型应用与实验A/B 测试中的 Neyman-Pearson 决策ML 模型比较4、常见误区5、延伸阅读6、与相邻细项关联参考资料7、总结C01 · 假设检验 — 统计推断与估计理论 — 数学与统计理论基础编辑 | 简简单单 Online zuozuo地址 | https://blog.csdn.net/qq_15071263如果觉得本文对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、评论，谢谢前言资料截至日期：2026-07-04假设检验在「证据是否足以拒绝某模型」这一问题上给出形式化答案。Neyman-Pearson 框架以第一类/第二类错误为决策基础；p 值则是 Fisher 传统的证据度量，但 ASA 2016 声明警示其滥用。本文对照两大框架并讨论 p 值局限。#假设检验 #Neyman-Pearson #p值 #统计显著性 #ASA声明 #第一类错误1、概念定义假设检验在零假设 (H