假设检验是一种统计方法，通过样本数据推断总体特征。主要步骤包括定义假设、制定分析计划、检查样本数据和解释结果。假设分为零假设和备择假设，常用显著性水平为0.05。它在机器学习中用于模型比较、特征选择和A/B测试，但存在样本质量和p值误解等局限性。

贝叶斯角度看待新信息对备择假设和零假设的可能性进行更新。通过数学公式，可以估计观察事件后备择假设为真的后验概率。委内瑞拉总统选举中的数值异常可以通过贝叶斯框架分析，结果显示选举结果可能被操纵。