可否在每期文章的最后推荐一些相应的参考资料或书籍？

统计方面的好书求推荐

概率知识确实很重要，但是好多内容都忘记了，请问洪老师，怎样可以最快地补起来，有什么资料推荐吗？

H0往往是现有状况，分布和参数都已知，容易计算出概率。
比如，要检验某种药物是否有降压作用。H0：药物无降压作用；H1：药物有降压作用。
计算H0概率就很简单，因为我们知道正常人血压值和波动程度，就能很容易地计算出出现某种情况的概率。

之所以在H0中计算是由于H0假设有着足够的情景下的数据样本进行计算。

假设计算H1发生的可能性, 然后不容易估计H0出错的概率值, 进而计算置信区间了. 

全称命题可以证伪，而不能证实。

因为假设检验对构造统计量上基于H0进行构造的，所以检验判断也就针对H0的接受与否。当然H0的接收与拒绝可能性，又与H0本身的真假有关，涉及到统计里面犯第一类错误、第二类错误的概率。

如果想要得到H0和H1各自的检验可能性，可以考虑使用贝叶斯的相关假设检验方法。

还有一个最基础的问题，就是概率的有效性，测度论告诉我们，随机事件是可以用概率描述的，但是还有不确定事件是不能用概率描述的（或者说用概率近似描述会出很大的问题），因为不确定事件是勒贝格不可积。这就是为什么很多模型这预测问题上失效的原因之一，因为很多预测问题是不确定的。

能不能推荐些比较的好的统计学书，比如因果推论

有没有因果推论相关的科普文章推荐？

点赞，写得很棒

不懂老师的问题。H0和H1都要算啊，两者数据有进行比较才能接受或拒绝假设啊。

思考题的答案是？为何不直接计算 H1 可能性？