เสียงนี้เหมือนกระดาษที่แตกต่างกันโดยบุคคลที่สับสน ฟิชเชอร์ไม่ได้ตกหลุมพรางเช่นนี้แม้ว่าจะมีนักเรียนจำนวนมากที่ทำสถิติ
การทดสอบสมมติฐานเป็นปัญหาทางทฤษฎีการตัดสินใจ โดยทั่วไปแล้วคุณจะสิ้นสุดการทดสอบด้วยการกำหนดขีด จำกัด ระหว่างการตัดสินใจทั้งสอง (สมมุติฐานจริงหรือสมมุติฐานเท็จ) หากคุณมีสมมติฐานที่ตรงกับจุดเดียวเช่นคุณสามารถคำนวณความน่าจะเป็นของข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อมันเป็นจริง แต่คุณจะทำอย่างไรถ้าไม่ใช่จุดเดียว? คุณจะได้รับการทำงานของ\สมมติฐานเป็นสมมุติฐานเช่นนี้และคุณได้รับฟังก์ชั่นดังกล่าวสำหรับความน่าจะเป็นในการสร้างข้อมูลที่สังเกตได้เนื่องจากมันเป็นจริง ฟังก์ชั่นนั่นคือฟังก์ชั่นพลังงาน มันคลาสสิคมาก ฟิชเชอร์รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับมันθ = 0θθ ≠ 0
การสูญเสียที่คาดหวังเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องจักรพื้นฐานของทฤษฎีการตัดสินใจ คุณมีสภาวะของธรรมชาติต่าง ๆ และข้อมูลต่าง ๆ ที่เป็นไปได้ที่เป็นผลมาจากพวกเขาและการตัดสินใจที่เป็นไปได้ที่คุณสามารถทำได้และคุณต้องการค้นหาฟังก์ชันที่ดีจากข้อมูลไปสู่การตัดสินใจ คุณให้คำจำกัดความที่ดีได้อย่างไร? เมื่อพิจารณาถึงลักษณะเฉพาะของข้อมูลที่คุณได้รับและการตัดสินใจของขั้นตอนนั้นการสูญเสียที่คาดหวังของคุณคืออะไร สิ่งนี้เข้าใจได้ง่ายที่สุดในปัญหาทางธุรกิจ (ถ้าฉันทำตามยอดขายที่ฉันสังเกตเห็นในสามไตรมาสที่ผ่านมาการสูญเสียทางการเงินที่คาดหวังคืออะไร)
ขั้นตอนแบบเบย์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทางทฤษฎีการตัดสินใจ การสูญเสียที่คาดหวังไม่เพียงพอที่จะระบุขั้นตอนที่ดีที่สุดที่ไม่ซ้ำกันในทุกกรณียกเว้นเรื่องเล็กน้อย หากโพรซีเดอร์หนึ่งดีกว่าโพรซีเดอร์ทั้งในสถานะ A และ B เห็นได้ชัดว่าคุณจะชอบมากกว่านี้ แต่ถ้าโพรเซสหนึ่งนั้นดีกว่าในสถานะ A และอีกอันหนึ่งดีกว่าในสถานะ B ซึ่งคุณเลือก? นี่คือที่ความคิดเสริมเช่นขั้นตอน Bayes, ความบกพร่องน้อยที่สุดและความเป็นกลาง
t-test เป็นวิธีแก้ปัญหาการตัดสินใจเชิงทฤษฎีที่ดีอย่างสมบูรณ์แบบ คำถามคือว่าคุณจะเลือกทางลัดในการที่คุณคำนวณ ค่าที่กำหนดของสอดคล้องกับค่าที่กำหนดของ , ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดประเภท I และชุดของ powersกำหนดขึ้นอยู่กับขนาดของพารามิเตอร์พื้นฐานที่คุณกำลังประเมิน มันเป็นการประมาณเพื่อใช้สมมุติฐานจุดว่าง? ใช่. ปกติแล้วมันจะมีปัญหาในทางปฏิบัติหรือไม่? ไม่เช่นเดียวกับการใช้ทฤษฎีโดยประมาณของ Bernoulli สำหรับการเบี่ยงเบนลำแสงมักจะดีในวิศวกรรมโครงสร้าง การมีค่าไร้ประโยชน์หรือไม่ ไม่บุคคลอื่นที่กำลังดูข้อมูลของคุณอาจต้องการใช้เสื้อเสื้อαβพีαกว่าคุณและค่ารองรับการใช้งานนั้นพี
ฉันยังสับสนเล็กน้อยว่าทำไมเขาถึงตั้งชื่อนักเรียนและเจฟฟรีย์ด้วยกันเพราะฟิชเชอร์รับผิดชอบในการเผยแพร่ผลงานของนักเรียนในวงกว้าง
โดยพื้นฐานแล้วการใช้ p-values แบบตาบอดนั้นเป็นแนวคิดที่ไม่ดีและเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างละเอียด แต่นั่นก็ไม่ได้ทำให้ไร้ประโยชน์เลย เราควรคัดค้านการใช้งานในทางที่ผิดโดยนักวิจัยที่มีภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ไม่ดีหรือไม่? อย่างแน่นอน แต่ขอให้จำไว้ว่าสิ่งที่ดูเหมือนว่าก่อนที่ฟิชเชอร์พยายามที่จะกลั่นบางสิ่งบางอย่างลงเพื่อให้ชายในสนามที่จะใช้