1.統計分析的假設驗證的原理

點解要寫JAVA?

因為Python很噁心，一直都更新換代，代碼就容易死了，也包括了MATLAB、

C++是11才變得不一樣，算半個不變的語言

Python2的話沒有經驗，

EXCEL易學難精，而且還可以玩出花，妙可課程再補

BI還是IB要花錢的商業數據分析，不打算學

最近近況

打算寫一下作品集，github不知道怎麼設定的...寫一下基本數據分析、爬蟲、機器學習去見工，統計筆記AI太死了....

分三天去寫一下統計的三部曲

1.統計分析的假設驗證

2.統計力學的系綜理論應用

3.統計物理的數據處理及分析

第一部分：統計分析的假設驗證

嚴格區分：

1. 純數學原理：假設驗證的核心統計邏輯、數學公式、決策規則
2. 物理應用背景：輔助說明該統計方法在統計物理 / 實驗物理中的用途（對應你後續的統計力學、數據處理需求）
3. Python 可運行代碼：包含最常用的假設驗證方法，附逐行解釋與結果解析

一、純數學原理：假設驗證 (Hypothesis Testing)

純數學邏輯，無物理依賴，基於概率論與抽樣分布。

1. 核心定義

利用抽樣數據構造檢驗統計量，以概率判斷總體參數假設是否具統計顯著性。

(構造統計量，以概率的方式判斷：我們對總體的假設，是否具有統計顯著性。)

2. 標準數學步驟（數學邏輯）

假設驗證是推論統計的核心方法，無物理依賴，僅基於概率論與抽樣統計，用於判斷「對總體參數的假設是否成立」。