【说出来的论坛币】2.就是那么让你难以“置信”！

mmoo1992 发表于 2014-11-10 21:26
a是显著性水平，也是对犯第一类错误的概率限定，是看具体情况来定的，这是跟经验有关的。过大过小都不好， ...

我们一般会更关注第一类错误  那什么情况下 什么情景会更多的关注第二类错误？？

我觉得置信区间比P值提供了更多的信息，总的来说，样本量越大，所得的置信区间就越窄，我们就能更确定总体参数的确切值，比如一个置信区间为（20，70）那么谁也不能很有把握说出总体值，但是一个置信区间为（20.1,20.4），那么我们就很有把握确定总体值，只是是很接近。也就是从另一面反应试验时样本量要够大够有代表性。我工作中更多的是运用置信区间来判断试验产品效果，比如一个非劣试验，如果置信区间下限大于非劣界值，那么我们就可以认为试验产品非劣于对照产品了

heguima 发表于 2014-11-11 10:51
我觉得置信区间比P值提供了更多的信息，总的来说，样本量越大，所得的置信区间就越窄，我们就能更确定总体参 ...

置信区间的大小应该还是和置信度（α）有关的

胖胖小龟宝 发表于 2014-11-11 10:56
置信区间的大小应该还是和置信度（α）有关的

确实，忘了说明是固定置信度的前提下，不过我们一般要求95%的，很少有90%的了

heguima 发表于 2014-11-11 11:06
确实，忘了说明是固定置信度的前提下，不过我们一般要求95%的，很少有90%的了

90%的精度太低了

neversarah 发表于 2014-11-11 09:26
我们一般会更关注第一类错误  那什么情况下 什么情景会更多的关注第二类错误？？

应该就是这个侧重点了吧，原假设一般都是人们希望的事实就是那样的，是受保护的，由此第一类错误都会控制的比较小。更关注第一类错误那就减少了第二类错误的关注。至于什么情况更多的关注第二类错误，这种算是“伪问题”？如果说要做到更关注第二类错误的地步了，那应该是假设做反了吧。嗯···个人愚见O(∩_∩)O

mmoo1992 发表于 2014-11-11 13:23
应该就是这个侧重点了吧，原假设一般都是人们希望的事实就是那样的，是受保护的，由此第一类错误都会控制 ...

上次有看到人家这样提  感觉很奇怪

谢谢分享。

置信度大概就是假设的可靠程度。比如假设一个结果。百分之95的置信度就是有百分之九十五的把握落在该假设内。

值得看看哈