c****r
发帖数: 969 | 1 前面看有牛人发的一片文章，然后后来有人指出他的confidence interval 理解错了
该怎样理解才正确？ |
s*****n
发帖数: 2174 | 2 传统的Frequencist的解释大体是:
1. 真值是fixed, but unknown.
2. 根据一组样本, 计算一个95%置信度的置信区间
3. 如果你(理论上)重复抽样很多次(比如N次), 每次都计算一个相应的置信区间. 那么
95%的情况下, 置信区间会覆盖住真值. 或者说真值(确定不变的)落在置信区间(根据样
本变化)之间.
最重要的是: "假如我们可以重复这个抽样很多次..." |
d******e
发帖数: 7844 | 3 Lim 真值在区间内的次数/N as N->无穷大=0.95
【在 s*****n 的大作中提到】
: 传统的Frequencist的解释大体是:
: 1. 真值是fixed, but unknown.
: 2. 根据一组样本, 计算一个95%置信度的置信区间
: 3. 如果你(理论上)重复抽样很多次(比如N次), 每次都计算一个相应的置信区间. 那么
: 95%的情况下, 置信区间会覆盖住真值. 或者说真值(确定不变的)落在置信区间(根据样
: 本变化)之间.
: 最重要的是: "假如我们可以重复这个抽样很多次..."
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c*****m
发帖数: 4817 | 4 传统的Frequencist的确是应该这样理解，但这个也确实不make sense。
因为现实中不可能对含有fixed并且unknown参数的随即变量重复抽样多次，现实中data
就只有一个，按传统方法计算也就只能得到一个固定的置信区间，这个区间要么覆盖真
值，要么不覆盖，根本就没有概率的问题。
【在 s*****n 的大作中提到】
: 传统的Frequencist的解释大体是:
: 1. 真值是fixed, but unknown.
: 2. 根据一组样本, 计算一个95%置信度的置信区间
: 3. 如果你(理论上)重复抽样很多次(比如N次), 每次都计算一个相应的置信区间. 那么
: 95%的情况下, 置信区间会覆盖住真值. 或者说真值(确定不变的)落在置信区间(根据样
: 本变化)之间.
: 最重要的是: "假如我们可以重复这个抽样很多次..."
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l********g
发帖数: 14 | 5 那根据这组样本计算的这一个specific的区间（两个值）有什么用呢？
楼下的高人，我注册时间少于3天不能回复。
在这里请教的是：
区间估计和假设检验又是统一的，也就是说和p-value是统一的，这又怎样解释呢？ |
g**r
发帖数: 425 | 6 这个置信区间，其实还是个随机变量。
把下限当一个随机变量，上限当一个随机变量，其实你估计的两个值，还是两个点估计。
给定了点估计和方差后，这个所谓的置信区间不增加任何信息量，只给外行一个实际值
应该落在这个里面的错觉。 好像老祖宗FISHER是很反对这个做法的，只坚持用他的P-
Value。
这个是贝叶斯学派攻击FREQUETIST的最常见的攻击点之一。
【在 l********g 的大作中提到】
: 那根据这组样本计算的这一个specific的区间（两个值）有什么用呢？
: 楼下的高人，我注册时间少于3天不能回复。
: 在这里请教的是：
: 区间估计和假设检验又是统一的，也就是说和p-value是统一的，这又怎样解释呢？
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s*****n
发帖数: 2174 | 7 所以这就成了Bayesian 批评 Frequencist 的一个重要因素.
归根结底就是那个本质问题, 能否假设我们可以重复这个实验(抽样)多次.
Bayesian的prior理论, 其实也很牵强, 也成为Frequencist攻击的对象.
总体上, 统计的很多东西, 主观性很强.
data
【在 c*****m 的大作中提到】
: 传统的Frequencist的确是应该这样理解，但这个也确实不make sense。
: 因为现实中不可能对含有fixed并且unknown参数的随即变量重复抽样多次，现实中data
: 就只有一个，按传统方法计算也就只能得到一个固定的置信区间，这个区间要么覆盖真
: 值，要么不覆盖，根本就没有概率的问题。
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d******e
发帖数: 7844 | 8 好用就行啊，管他真正到最后那个说得通呢
【在 s*****n 的大作中提到】
: 所以这就成了Bayesian 批评 Frequencist 的一个重要因素.
: 归根结底就是那个本质问题, 能否假设我们可以重复这个实验(抽样)多次.
: Bayesian的prior理论, 其实也很牵强, 也成为Frequencist攻击的对象.
: 总体上, 统计的很多东西, 主观性很强.
:
: data
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h******a
发帖数: 198 | 9 其实贝叶斯的prior还是挺有道理的，把“参数” 这种东西看成固定不变的量 有点机
械。 hierarchical bayes或者emprical bayes都挺有意思的。 |
g**r
发帖数: 425 | 10
p-value只是在H0上做文章，从概念上讲，是在H0成立的情况下，更极端情况发生的概
率。这个是个概率概念，解释起来也用不着用REPEAT SAMPLING，但是不直观。
置信区间的概念是NEYMAN提出来的，NEYMAN-PERSON假设检验也是NEYMAN提出来的，这
两个一致。而P-VALUE的概念是FISHER提出来的，这个在之前。NEYMAY的假设检验和
FISHER的P VALUE并无矛盾，且表面上要直观的多，但是究竟有多大意义，则很难讲。
在1934年NEYMAN在RSS发表关于这个CI的演讲的时候，当时的大会主席BOWLEY教授是这
样评价的：
I am not certain whter to ask for an explanation or to cast a doubt. It is
suggested in the paper that the work is difficult to follow and I may be one
of those who have been misled by it. I can only say that I h
【在 l********g 的大作中提到】
: 那根据这组样本计算的这一个specific的区间（两个值）有什么用呢？
: 楼下的高人，我注册时间少于3天不能回复。
: 在这里请教的是：
: 区间估计和假设检验又是统一的，也就是说和p-value是统一的，这又怎样解释呢？
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z*********o
发帖数: 541 | 11
【在 c****r 的大作中提到】
: 前面看有牛人发的一片文章，然后后来有人指出他的confidence interval 理解错了
: 该怎样理解才正确？
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