多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p值”小于5%这一结果?
因为零假设总是假的,你可以声称你永远不会犯第一类错误(拒绝零假设,即使它是真的),而且你因为总是拒绝零假设,也不会有犯第二类错误(接受零假设,即使它是假的)的机会。所有这些困惑都强调了一点,即如果没有可供检验的备择假设,假设检验是毫无意义的。当假设某一总体相关性正好为0或某一总体比例正好为1/2,...
多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p<0.05”的统计裁决?
因为零假设总是假的,你可以声称你永远不会犯第一类错误(拒绝零假设,即使它是真的),而且你因为总是拒绝零假设,也不会有犯第二类错误(接受零假设,即使它是假的)的机会。所有这些困惑都强调了一点,即如果没有可供检验的备择假设,假设检验是毫无意义的。当假设某一总体相关性正好为0或某一总体比例正好为1/2,...
GPT-4只是个超级搜索引擎?哲学家们表示不服
评估LLMs是否具有世界模型并没有统一的方法,部分原因在于这个概念通常定义模糊,部分原因在于难以设计实验来区分LLMs是依赖浅层启发式回答问题,还是使用了环境核心动态的内部表征这一假设。尽管如此,我们还可以向LLMs提出一些不能依据记忆来完成的任务,来提供新的证据解决这一问题。有研究发现,GPT-4可以为新任务生成可...
肿瘤和免疫细胞类型相互作用,产生儿童高级别胶质瘤的异质性表型
在15种潜在的肿瘤和免疫细胞组合中,研究者确定了3个免疫细胞耗尽的例子,和2个富集的例子,而不是肿瘤细胞组成没有系统变化的零假设(图6a)。最显著的变化是,随着Mes肿瘤细胞数量的增加,肿瘤细胞的单核细胞(包括单核细胞来源的巨噬细胞)减少,小胶质细胞(包括CNS细胞内的巨噬细胞)增加。研究者想知道一些PHGG样本在...
学术为王时代,零假设AIGC技术破局创新药商业化困境
零假设产品主要分为Express、Promote和KnowS,其中前两款服务主要面向药企,第三款主要面向临床医生。通常来说,药企的医学部主要负责全方位的汇集处理学术内容,是药企的“学术内容发动机”;而销售部则需要通过传递药物相关学术内容以帮助医生了解该药物的作用原理与应用场景。基于以上两点,零假设Express与Promote诞生。
...家族大起底!如何正确区分科学假设、统计假设和机器学习假设?
举个例子,我们可以假设两组样本的均值相同(www.e993.com)2024年7月25日。这种假设对我们来说没什么影响,也叫作零假设。通过假设检验,我们可以得到拒绝该假设或者保留该假设。即便我们不能拒绝零假设,也不等于我们接受零假设是对的,因为结果只是一个概率。..在社会科学研究中,我们通过建立假设、制定标准来衡量是否保留或拒绝我们的假设,通常都是零...
“凑巧”可以拒绝吗?统计学里的最重要工具之一:假设检验
理解假设检验就需要理解假设检验所隐含的如下两个思维。1)反证法思维案例1中,假设零假设为真,即Bristol完全是瞎猜的前提条件下,那么,“她全部猜对8杯奶茶的倒茶和倒奶的顺序”就是一个非常规的事件,在大多数情况下不会发生,而现在竟然发生了,那么就可以认为她是真的可以品尝出倒奶还是先倒茶的区别。案例2...
假设检验中的第一类错误和第二类错误
假设检验是通过观察样本数据来检验围绕总体参数的假设的领域,因为我们很少有整体的数据,所以只能从整体中进行抽样观察。这通常是通过从假设的中性状态(称为原假设、零假设、虚无假设)开始并根据观察到的样本数据证明或反驳这一点来完成的。原假设(H0)是假设总体数据中的现状(无关系或无差异)的中性假设。
以一个研究为例,细说I类错误和II类错误!
建立假设是进行假设检验的第一步,通常我们会先建立一个原假设,或者也叫零假设或无效假设(nullhypothesis),记为H0,例如某两个(或多个)总体参数相等,或总体参数之差为0。在本例中,原假设为干预组儿童和对照组儿童有氧运动能力相同,BMI均数相等。与原假设对立的为备择假设,也称对立假设(alternativehypothesis),...
【论p】ASA关于统计意义和P值的声明
2.p值并不度量研究假设为真的概率,或者数据纯系随机产生的概率。研究者常常希望把p值放到关于零假设为真,或者观察数据系随机产生的叙述中。p值并非如此。它描述数据和特定假设之间的关系,而不是描述假设本身。3.科学结论和商务或政策决定不可以仅仅基于一个p值是否通过特定的阈值。