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为什么在给定范围为空假设的情况下计算发现的概率有问题
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上传时间: 2020-06-04
详细说明：通常，执行原假设重要性测试的一个重要问题是拒绝点原假设[1]并不能提供任何信息。 解决这个问题的一种方法是使用范围零假设[2]。 但是使用范围零假设也是有问题的。 除了通常是否可以证明零假设重要性检验的常见问题外，还有一个特定于范围零假设的问题。 在给定范围零假设的情况下，如何计算数据的概率并非易事。 传统方法是使用使获得的p值最大化的单个点。 贝叶斯替代方案是提出先验概率分布并对其进行积分。 因为常客和贝叶斯主义者在许多问题上存在分歧，尤其是那些与是否可以为假设分配概率有关的问题，而混乱中丢失的是，两个阵营对于给定的数据概率实际上得出了不同的答案。范围零假设。 由于给定假设的数据概率是两个阵营的先兆，因此为了得出关于假设的结论，不同阵营的该概率的不同值至关重要，但很少得到承认。 本文的目的是以一种没有强大数学或统计背景的研究人员可以使用的方式提出问题。
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