AS
Помню, что речь шла про вероятностное пространство, а дальше не помню.
Size: a a a
2021 May 28
AS
Вопрос подивил тем, что он выглядит совершенно обоснованным и лежащим на поверхности, а ответа на него я, как выяснилось, не знаю.
IS
Не понимаю. Мы смотрим на два набора данных. И говорим что нулевая гипотеза - данные статистически не отличаются.
Случайно или не случайно. - Не отличаются.
Случайно или не случайно. - Не отличаются.
AS
Тут уже какая-то словесная игра пошла.
AS
Для простоты можно считать, что "статистически значимо" = "с высокой вероятностью неслучайно".
IY
Господа
IY
Пятничный вброс!
МA
Была гипотеза (логическая). Провели анализ. Результат подтвердился на данных Х. В своей практике не проверяю, случайно или не случайно, т.к. у истока стоит логика
Если правильно понял тему конечно))
Если правильно понял тему конечно))
AS
А то, что 2 набора данных разные и мы это видим глазами -- так тут вообще никакой проблемы нет. В том числе и философской.
IY
Как вы считаете, байесовская статистика — это статистика будущего?
Спрашиваю не лишь ради спора. В последнее время очень часто наталкиваюсь на статьи по статистике со словом Bayesian
Спрашиваю не лишь ради спора. В последнее время очень часто наталкиваюсь на статьи по статистике со словом Bayesian
AS
Тема очень простая (или выглядит таковой): зачем этот workaround с вероятностью получить данные при условии истинности гипотезы, если на самом деле нас интересует истинность гипотезы при условии, что мы имеем те данные, которые имеем.
AS
Да. В некоторых книжках (Jeff Gill) авторы прямым текстом удивляются тому, почему в соц. науках ещё жив фреквентизм, если основной преградой к использованию байесовщины раньше была вычислительная сложность. Которая сейчас почти сошла на нет.
IS
Так нет же, я правда пока не понимаю проблемы.
h0 - данные в двух наборах не отличаются.
Причинно следственная связь, причинности и прочее. Нам не интересно случайно ли это, и что такое случайность. Этот конкретный практический вопрос
h0 - данные в двух наборах не отличаются.
Причинно следственная связь, причинности и прочее. Нам не интересно случайно ли это, и что такое случайность. Этот конкретный практический вопрос
IY
Проблема, как я понял, как создать классический статистический тест формата p(H0 | X), а не p(X | H0)
AS
Так. А почему мы тогда принимаем эту гипотезу за истину и считаем то, что считаем, вместо того, чтобы принять за истину получившиеся данные и считать условную вероятность истинности этой гипотезы при таких данных?
AS
Совершенно верно!
AS
Я могу извратить смысл ответа, но он как-то связан с тем, что значение неизвестного нам параметра генеральной совокупности не является случайной величиной.
IS
Мы не принимаем ничего за истину.
Мы субьективно говорим что для нас наменее опасный исход - что данные не отличаются?
с точки зрения механики - все равно какую проверять h0 или h1
Мы субьективно говорим что для нас наменее опасный исход - что данные не отличаются?
с точки зрения механики - все равно какую проверять h0 или h1
AS
Выше уже была дана более формальная постановка вопроса. h0 и h1 значения не имеют. Вопрос в том, почему они находятся справа, а не слева от "палочки" в формуле условной вероятности.
SP
сделали R и Python вариант, такие библиотеки сразу вызывают уважение.