多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p<0.05”的统计裁决?
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,用它的简单否定(即相关性不是0或比例不是1/2)来检验该假设时,如果数据量足够大,零假设总是会失败。但这并不奇怪,因为这些假设的先验概率基本上都是0。相反,我们需要给零假设一个战斗的机会,通过陈述使它们的先验概率不为0,或者更好的是,在一个连续...
多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p值”小于5%这一结果?
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,用它的简单否定(即相关性不是0或比例不是1/2)来检验该假设时,如果数据量足够大,零假设总是会失败。但这并不奇怪,因为这些假设的先验概率基本上都是0。相反,我们需要给零假设一个战斗的机会,通过陈述使它们的先验概率不为0,或者更好的是,在一个连续...
通过双比率检验测试供应商延迟交付率
·零假设(H0):供应商A和供应商b的延迟交货率没有显著差异·替代假设(Ha):供应商A和供应商b之间的延迟交货率存在显著差异揭示数据我们的分析基于以下数据:·供应商A:交货总数=1160,延迟交货=140·供应商B:总交货数=1169,延迟交货数=115基于这些数据点——没有Minitab的帮助——我们可能会...
假设检验中的第一类错误和第二类错误
情况1:如果Alpha变得更严格(即Alpha的值越小),在拒绝H0方面的限制就会更严格,而在不拒绝H0方面的限制会更小。这会导致不太可能拒绝H0,更有可能不拒绝H0。在真实情况中H0为True的情况下,拒绝H0的可能性较小会导致Type-I错误比以前更少。在真实情况中H0为False的情况下,更可能不拒...
“假设”家族大起底!如何正确区分科学假设、统计假设和机器学习...
零假设(H0):没有影响备择假设(H1):存在影响统计学中的假设检验通常不会评判影响的大小,只会近似估计被观测样本之间是否存在差异。小结一下,统计学中的假设指的是用概率来解释样本观测值之间是否存在关系。***,什么是机器学习中的假设呢?机器学习,尤其是监督性学习,是用已有数据学习得到一个***的函数来表示...
揭秘生存曲线背后的生物统计学
零假设(H0):观测到的高矮株计数符合理论预期的3:1比例;备择假设(H1):观测到的高矮株计数不符合理论预期3:1比例(www.e993.com)2024年7月25日。要定义合适的统计量绝非易事,近代统计学先驱KarlPearson经过一番探索,率先在1900年找到了著名的拟合优度统计量,其定义公式为:其中Oi代表观测到的高和矮两类(n=2)性状计数,Ei代表理论预...
绿色果冻豆会导致粉刺?滥用p值引发的统计偏差
我们已知原假设H1和它对应的零假设H0,以及一些观测数据D(比如100个人吃糖豆前后,得粉刺的人的数量)。H1假设的p值就是如果零假设H0成立,那么我们能观测到D的概率,写成P(D|H0),读作“给定H0,D发生的概率”。比如,假定“吃糖豆不会导致粉刺”这个零假设H0成立,那么观察到数据D的概率,就是原假设的p值。
强化学习实验里到底需要多少个随机种子的严格证明
为极值。极值的含义是远离零假设的数值,即的数值远离0。概率的值可以回答下面的问题:观测一个样本或更加极端的样本出现的概率,假设两个算法的表现没有本质的不同时。在数学上,可以使用单尾版本的公式来描述这一过程:同样的,也可双尾描述:当这个概率变得非常低时,这意味着两个没有性能差异的算法产生收集的样...
统计学常犯错误TOP榜,避坑防雷指南!
H0:原假设,零假设---零是相关系数为0,说明两个变量无关系H1:备用假设如何设置原假设:1)H0与H1是完备事件组,相互对立,有且只有一个成立2)在确立假设时,先确定备设H1,然后再确定H0,且保证“=”总在H0上3)原H0一般是需要反驳的,而H1是需要支持的4...
神策数据:六大环节,教你如何从 0 到 1 搭建一场 A/B 测试
A/B测试最核心的原理是假设检验。先假设,然后根据数据检验试验组和对照组的结果,辅助决策。一般情况下,假设成对出现,如果我们认为试验组和对照组的结果没有显著差异,那么可以称为零假设(H0);相反,则称为备择假设(H1)。在试验前,我们需要先明确想要实现的结果。比如,我们希望通过优化注册流程,提高用户的注册转化...