seo网站怎么优化,网站建设博客作业,网站上的信息可以做证据吗,建设银行u盾用网站打不开本节书摘来自异步社区《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一书中的第2章置信区间的优势#xff0c;作者【美】Alex Reinhart#xff08;亚历克斯莱因哈特#xff09;,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 置信区间的优势与考虑试验结果的显著… 本节书摘来自异步社区《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一书中的第2章置信区间的优势作者【美】Alex Reinhart亚历克斯·莱因哈特,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 置信区间的优势与考虑试验结果的显著性相比置信区间是一种更合理的结论表述它可以给出效应的大小。即使置信区间包含0它的宽度也会告诉你很多信息一个狭窄的包含 0 的置信区间表明效应可能比较小而一个较宽的包含 0 的置信区间则表明测量值并不十分精确因而不足以作出结论。 对于那些与0没有显著差异的测量物理学家常常使用置信区间给出它们的界值。例如在搜索基础粒子时“该信号在统计上是不显著的”这种说法没有意义。相反对于粒子撞击时的速率物理学家一般利用置信区间赋给它们一个上界然后将这个结果与预测粒子行为的已有理论进行比较促进未来的试验人员建造更大的试验设备来发现它。 利用置信区间来解释结果为试验设计提供了一种新思路。不再关注显著性假设检验的功效转而问这样的问题“我应该搜集多少数据来度量理想精度的效应”尽管高功效的试验可以产生显著性的结果但如果其置信区间很宽的话结论同样难以解释。 每次试验的数据会不一样所以每次试验得到的置信区间大小也会发生变化。以前是选择一个样本大小以达到某种程度的功效水平现在我们选择一个样本容量大小只要使得到的置信区间的宽度小于目标宽度的概率达到99% 即可这个数字被称为其并没有固定的标准或者是95%16。 在常见的假设检验里已经发展出很多依赖于置信度的样本量选择方法不过这仍然是一个新的领域统计学家还没有研究透彻17这些方法的名字是样本估计的精度英文缩写为AIPE。统计功效比置信度使用更多在各领域里统计学家还没有采用置信度。尽管如此这些方法非常有用。统计显著性经常是拐杖名字虽然中听但并不能像一个好的置信区间那样提供多少有用的信息。
