袁 欧，何 山

（成都锦城学院，四川 成都 611731）

1 选题的背景及意义

1.1 研究的背景

统计学中假设检验分析成为了数据分析、概率统计、预测结果等不可或缺的方法，它在社会科学分析，百姓的健康统计，空气质量预测运用中越来越广泛，发挥着重要作用。最早的数据分析是通过人们在纸上进行演算，之后采用计算器，电脑等进行计算，这些方法能解决计算步骤，但无法解决公式记错、逻辑顺序等问题。那么，如果我们采用python语言进行假设检验的程序编写恰巧能解决计算错误，公式用错，逻辑思维混乱等问题。Python语言是解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，它不仅能调用第三方库对数据进行分析，完成假设检验，也能利用标准库结合Z检验与T检验分析方法的概念与思路进行程序编写来完成假设检验。近年来，随着科学技术的发展，空气质量逐年下降。由此，文章将对成都市2021年1月的空气质量指数进行估计，采用面向对象的方法完成假设检验，并且与调用python语言第三方库的分析方法进行比较。

1.2 研究的意义

通过统计学假设检验对成都市某月整体空气指数进行估计，有利于了解当月整体空气指数状况，也有利于对下个月空气质量预测分析提供数据支持。此外，相关部门能及时采取措施，控制和减少工厂对污染物的排放量，防止污染物在大气中传播，避免污染物对空气质量的影响。而采用python语言的标准库以面向对象的方法对假设检验进行分析有利于减少复杂的计算，不仅使逻辑顺序条理清晰，也能使Z检验与T检验的计算公式运用恰当。……