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title, type, tags, sources, last_updated
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| Statistical Analysis | concept |
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2026-04-28 |
Aliases
- Statistical Methods
- Quantitative Analysis
- Confidence Interval Analysis
Definition
统计分析——使用数学和统计方法从测试数据中提取洞察、验证假设、计算置信区间，确保所有结论有统计依据而非主观推断。
Core Methods (from TestResultsAnalyzer)
import numpy as np
from scipy import stats
# 置信区间计算
confidence_level = 0.95
n = len(sample_data)
mean = np.mean(sample_data)
std_err = stats.sem(sample_data)
ci = stats.t.interval(confidence_level, n-1, loc=mean, scale=std_err)
# 假设检验
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b)
significant = p_value < 0.05
# 相关性分析
correlation, p_val = stats.pearsonr(x, y)
Key Principles
- 95% Confidence Level：默认使用 95% 置信水平，所有结论必须报告置信区间。
- Statistical Significance Required：相关性和差异分析必须伴随 p-value 检验。
- Cross-Validation：重要结论需多数据源交叉验证。
- Methodology Documentation：分析方法必须记录以确保可复现。
Key Rules (from TestResultsAnalyzer)
"Always use statistical methods to validate conclusions and recommendations" "Provide confidence intervals and statistical significance for all quality claims" "Base recommendations on quantifiable evidence rather than assumptions"
Connections
- Quality-Metrics：统计方法是质量指标计算的基础。
- Failure-Pattern-Analysis：失败模式识别依赖统计方法。
- Defect-Prediction：预测模型需要统计验证。
- Release-Readiness-Assessment：发布决策依赖统计置信度。
- Quality-ROI-Analysis：ROI 计算需要统计方法。