В конце 2023 года написал на Хабр статью «Биномиальный тест». Текст изначально публиковал из песочницы как конспект для себя, но со временем он неожиданно набрал больше 17 тысяч просмотров. В статье я постарался пошагово разобрать всю цепочку: 1. Базовая концепция гипотез: формулировка нулевой и альтернативной гипотез, разница между односторонними и двусторонними критериями. 2. Ошибки статистических выводов: ошибка I рода и ошибка II рода, а также понятие мощности критерия. 3. Построение критической области. Чтобы теория не висела в воздухе, применил этот аппарат к реальным данным. Взял датасет с Kaggle по бестселлерам Amazon (топ-50 книг за каждый год с 2009 по 2019, всего 550 записей). На этих данных решал конкретную задачу: проверить гипотезу о том, что среди бестселлеров жанр Non-Fiction встречается статистически значимо чаще, чем Fiction. В тексте подробно расписал, как посчитать точную вероятность получить наблюдаемое количество книг этого жанра, как определить критическое число успехов и какой в итоге сделать вывод на основе собранной выборки. Основной вызов был в том, чтобы удержать баланс: не утонуть в академических доказательствах, но и не свалиться в вызов готовой функции из scipy.stats без объяснения. В итоге получился подробный разбор, к которому я и сейчас периодически возвращаюсь, когда нужно освежить в памяти структура статистического теста. https://habr.com/ru/articles/783816/