P值之死

qnsz 发表于 2014-7-5 09:13
统计是体育老师教的吗，能用m=1当m=0的备择假设？
民科真可怕。

参数空间的任意两个不交非空子集都可以组成一个参数假设检验问题

atree 发表于 2014-7-5 10:59
感觉这篇文章对p值的理解有误！
实际上计算p值时，也要看备择假设，根据备择假设(不等、大于或小于)确定 ...

您好，感觉您了解不少p值的知识，我也想多了解p值，可是不知道查找哪些资料看，能否指点一二?谢谢

蓝苹果儿 发表于 2016-1-18 14:52
参数空间的任意两个不交非空子集都可以组成一个参数假设检验问题

是可以组成一个问题，但是有没有意义啊。我问1+1等于5还是6，这个有意义么？

atree 发表于 2014-7-5 10:59
感觉这篇文章对p值的理解有误！
实际上计算p值时，也要看备择假设，根据备择假设(不等、大于或小于)确定 ...

楼主在最后说明了你的这种用法，你理解的是Fisher的用法

zly16 发表于 2014-7-23 17:02
可以在R软件中输入：
shapiro.test(1:10)

仅仅是不能拒绝原假设，你再看看

rcokssss 发表于 2014-8-4 14:01
我觉得这其实没什么大不了的。首先p值大于0.05只是说明没有充足的理由拒绝原假设，注意是不能拒绝而不是应 ...

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很早之前已经有这篇文章了。谢谢分享

qnsz 发表于 2014-7-5 09:13
统计是体育老师教的吗，能用m=1当m=0的备择假设？
民科真可怕。

备择假设可以是这种形式，
这就是 简单备择假设

一知半解。。。。。。

zly16 发表于 2014-7-23 17:02
可以在R软件中输入：
shapiro.test(1:10)

其实 假设检验 是需要下功夫悟的，并不是教材上所写的那样单薄
很多东西并没有在教材上写出来

当根据p>alpha做出 不能拒绝原假设 的决策时，只是被动地接受了原假设；在这种情况下，你所下的结论(或做的决策)一般是缺乏充分证据、心里没底的，也就是说，当我们做出接受原假设的决策时，实际上是不能得到什么有价值的结论的。原因在于接受原假设可能会犯第二类错误1-beta，而在很多情况下，第二类错误1-beta很大，不能象第一类错误那样事先控制(主观给定)，这是由N—P原理决定的。

很棒的文章