作家
字體：小 中 大 |
|
|
|
| 2024/07/09 20:36:43瀏覽77｜回應0｜推薦1 | |
幾十年前 狗吉拉在成大工學院拿第一個學位 管理學院拿第二個學位 政大企研所拿MBA學位
總共學習統計學18個學分 一直不完全清楚 統計學的假設檢定當中 為什麼要從"否定的角度"去建立被檢定的假設 然後等著抽樣之後的結果 去否定這個"否定的角度" 事實上 不管哪個時期的老師 都一直避免說明邏輯 (因為會讓聽者丈二腦霧 老師可能也自己泥菩薩) 現在狗吉拉退休了 乾脆來整理一下自己的邏輯 關於假設 計算機率後 該放棄這個假設 (III) 計算機率後 該接受這個假設(IV) 假設事件有效 II 能否定"這是有效的"這個說法A 無法否定"這是有效的"這個說法 B
假設事件無效 I 能否定"這是無效的"這個說法C 無法否定"這是無效的"這個說法 D
我們應該對事件進行做"假設事件實際上無效"的假說 (I) 然後希望依樣本結果出現的機率計算之後 我們能得到假說應該被放棄的結果(III)
(因為靠抽樣要抽出這樣結果的機率 實在太小)
當I假說被放棄時 代表"這是無效的"這個說法 不被我們接受
可以在統計上去否定這個假說(所以是C狀況) 因此我們不能拍胸捕說 : "事件是無效的" (所以變成極有可能有效 但不等於必定有效)
我們是以"能夠否定無效"的句法 來暗指"很有可能"有效 (但不代表100%肯定有效)
------------------------------------
如果依一般非統計人的直覺
我們做出"假設事件實際有效"的假說 (II)
然後期望依樣本結果出現的機率計算之後 我們能得到假說應該能被接受的結果(IV)
(因為靠抽樣要抽出這樣結果的機率 還頗大)
當II假說被接受時 代表"這是有效的"這個說法 應該被接受
在統計上沒辦法否定這個假設(所以是狀況B) 因此我們能說 我們沒辦法否定"事件是有效"的說法 (但並不等於肯定他是有效的)
我們是以"無法否定有效"的句法 來暗指"有可能"有效 (但不代表無效就100%不存在)
統計上的假設若被接受 指的是假設無法被否認 但完全不是肯定假設的意思 只是說 "不能說假設無效"而已 實際上就是不置可否 (可能有效 也可能無效) 因此實務的作法 就是建立 "假設事件實際無效 (I)"的假說(通常叫做虛無假設 null) 然後希望抽樣結果去否定他 把無效假說否定掉 才有意義 至少"無效的說法"被否定 就肯定不會讓事件往無效的方向走去
|
|
| ( 心情隨筆｜心情日記 ) |
