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图片发自简书App
故事
毕业多年后，小明回到母校并参加了校友座谈会。
负责接待的王老师问小明：“我们希望了解一下毕业生的就业和收入情况，你能告诉我，谢谢年你的薪资水平如何么？”
小明：“当然没问题，我的平均月薪大约是2万元。”说完，小明掏出了上个月的工资单给了王老师，然后就到去找多年未见的老同学叙旧了。
王老师一看工资单，就惊呆了，上面的月薪写着一百万。那么，如果你是王老师，你会作何感想呢？常见的想法是：小明说自己的平均收入是2万元，那么他某一个月的月薪是一百万几乎是不可能的（小概率），现在我们看到他上个月的月薪是一百万，那么我们就有理由相信，他的月均收入与2万存在着显著的差异。
这时候，小明走了回来，对王老师说：“我拿错了，前面那张不是我的，这张才是我的。”于是，小明掏又出一张工资单，这次上面确实写了2万，但是货币是越南盾，约等于7元人民币。好了，这个结果和前面差不多。小明说自己的平均收入是2万元，那么他某一个月的月薪是7元几乎是不可能的（小概率），现在我们看到他上个月的月薪是7元，那么我们就有理由相信，他的月均收入与2万存在着显著的差异。
那么如果王老师看到的是20001元呢？我们会觉得这个数字和2万元差不多，自然也就不会认为他的月均收入与2万有显著差异了。
原理
假设检验的原理是小概率原理，也就是认为小概率事件在一次实验中几乎是不会发生的。如果发生了，那么我们就有理由拒绝我们初始提出的观点（原假设）。
在统计学问题中，我们往往需要用样本去推断总体的参数或者分布等等。例如，我们希望用调研得到的人均收入，去推断整个行业的人均收入情况。事实上，由于抽样的随机性，两次调研的人均收入相等的概率为0。调研的人均收入恰好等于行业总体人均收入的概率也等于0。所以，假设检验的任务，并不解决等不等，大于或小于的问题，而是帮助大家解决是否显著大，显著小，亦或者显著差异的问题。也就是解决是不是显著的问题。
思考
假设检验能否帮助我们推断总体参数是多少，例如某个行业的女性比例是0.8？
