원모어찬스 널생각해 다운로드

Null 가설 테스트는 통계 이론에 가장 유비쿼터스 요소 중 하나입니다. 과학 논문의 대부분은 일부 가설 테스트 또는 다른의 결과를보고합니다. 결과적으로 (p)-value가 무엇을 의미하는지 에 대한 간략한 이해없이 과학을 얻는 것은 거의 불가능하므로 이 책에서 가장 중요한 장 중 하나가 됩니다. 평소와 같이, 나는 우리가 얘기 한 주요 아이디어의 빠른 요약으로 장을 종료합니다 : 모든 모델이 잘못되었기 때문에 과학자는 중요한 잘못에 주의해야합니다. 해외에 호랑이가있을 때 마우스에 관심을 두는 것은 부적절합니다 (p) 당신이 null 가설을 거부하려는 경우 용납할 필요가 있는 가장 작은 유형 I 오류율 ((alpha))으로 정의됩니다. @alkalino : 나는 무료 다운로드 서비스를 의미 😀 사운드 클라우드 자체가 😛 „강력한”가설 테스트는 여전히 일부 (작은) 원하는 수준에서 고정 (알파)를 유지하면서 (beta)의 작은 값을 가지고 하나입니다. 규칙에 따라 과학자들은 (.05), (.01) 및 (.001)의 세 가지 다른 (alpha) 레벨을 사용합니다. 여기에 비대칭을 주의하십시오 ~… 테스트는 (alpha) 수준이 작게 유지되도록 설계되었지만 (beta)에 대한 해당 보장은 없습니다. 형식 II 오류 율이 작아지고 작게 유지하는 테스트를 디자인하려고 하지만 이는 형식 I 오류율을 제어해야 하는 압도적인 필요성에 매우 부차적입니다. 블랙 스톤은 그가 통계학자 라면 말했듯이, 그것은 „하나의 진정한 하나를 거부하는 것보다 10 거짓 널 가설을 유지하는 것이 좋습니다”. 솔직히 말해서, 나는이 철학에 동의한다는 것을 모른다 – 나는 그것이 의미가 있다고 생각하는 상황이 있고, 그렇지 않다고 생각하는 상황이 있습니다 – 그러나 그것은 여기도 거기도 아닙니다.

테스트가 빌드되는 방식입니다. 잠시 잠시 동안 Type II 오류가 실제로 무엇인지 생각해 봅시다. 유형 II 오류는 대체 가설이 사실이지만 그럼에도 불구하고 null 가설을 거부할 수 없는 경우에 발생합니다. 이상적으로는 유형 I 오류율에 대해 (alpha = .05)를 설정할 수 있는 것과 같은 방법으로 유형 II 오류율을 알려주는 단일 숫자 (beta)를 계산할 수 있습니다. 불행히도, 이것은 할 수있는 많은 까다로워. 이를 보려면 ESP 연구에서 대체 가설이 실제로 (theta)의 가능한 많은 값에 해당한다는 것을 알 수 있습니다. 사실, 대체 가설은 0.5를 제외한 (theta)의 모든 값에 해당합니다. 누군가가 올바른 응답을 선택할 확률이 55 %(즉, (theta = .55)라고 가정해 봅시다. 그렇다면 (X)에 대한 실제 샘플링 분포는 null 가설이 예측하는 것과 같지 않습니다. 뿐만 아니라 그림 11.4와 같이 전체 샘플링 분포가 변경되었습니다. 물론 중요한 영역은 변경되지 않습니다: 정의에 따라 임계 영역은 null 가설이 예측하는 것을 기반으로 합니다. 이 그림에서 볼 수 있는 것은 null 가설이 잘못되면 샘플링 분포 분포의 훨씬 더 큰 비율이 임계 영역에 속한다는 사실입니다.