用通俗易懂的话来讲什么是假设检验，什么是置信区间，什么是零假设和备择假设

假设检验

假设检验就像是法庭上的审判。想象你是法官，你需要决定一个被告是不是有罪。在统计学中，我们有一个“被告”——这就是我们的零假设（(H_0)），通常是一种没有变化或效果的状态，比如“这个药物没有效果”。备择假设（(H_1)）则是与零假设相对立的假设，比如“这个药物有效”。我们收集数据，进行统计测试，以决定数据是否足以“定罪”零假设（即拒绝零假设），或者数据不足以拒绝零假设，因此“无罪释放”（保留零假设）。

置信区间

置信区间可以想象成一个捕鱼的网。如果你想知道湖中鱼的平均长度，你可以捞一些样本来估计。置信区间就是你非常有信心（比如说95%的信心）捞上来的鱼的平均长度会落在这个范围内。所以，如果你得出的95%置信区间是（10cm, 15cm），这意味着你有95%的信心，整个湖中鱼的真实平均长度会在这个区间内。这不是说所有的鱼都在这个长度范围内，而是你对整体平均值的估计。

零假设和备择假设

回到之前的法庭比喻，零假设（(H_0)）就像是“被告无罪”的假设，因为我们的法律体系认为每个人在被证明有罪之前都是无罪的。在统计中，零假设通常表示没有效果、没有差异或者没有变化。

备择假设（(H_1) 或 (H_a)），在法庭比喻中，就像是“被告有罪”的假设。在统计中，它通常表示有效果、有差异或者有变化。

总结

总结一下，假设检验就是用来决定我们是否有足够的证据来支持我们对一个现象的特定断言（备择假设），还是我们应该坚持普遍的默认观点（零假设）。而置信区间则是用来估计一个统计参数的可信范围。