z****e
发帖数: 702 | 1 typo应该不太可能。
这个意思是用统计量D和S，应用一个正态分布去做假设检验。 |
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c******e
发帖数: 38 | 2 如果你的零假设是：神存在
所有的证据都不能证明神不存在，然后你无法推翻这个零假设。
如果你的零假设是：神不存在
所有的证据都不能证明神存在，然后你依然无法推翻这个零假设。
大多数人在无法推翻零假设的时候会选择接受零假设。所以最后都归结到你自己定的零
假设上面去了。什么挑战这个挑战那个也都是列举自己阵营的一些正面例子罢了，谁都
说服步了谁。 |
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l**********9
发帖数: 148 | 3 想要检验H0:a'Ca=b，其中a和b已知，C是某分布的方差矩阵，一般应该用哪种检验方法
？ |
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a****m
发帖数: 693 | 4 卡方检验，
it looks like a^2/b^2 |
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W******r
发帖数: 789 | 5 来自主题: ChineseMed版 - 统计的学问 在微观层次上，一种化学药品进入人体后会发生什么化学反应和带来什么生理变化，没
有人能彻底研究清楚。因此，检验药品的安全性和有效性基本上是用统计的方法。中医
之所以不被主流承认，其中很重要的一个原因也是因为中医缺乏统计分析。那么用统计
方法得出的结论有多可靠呢？我们一起来探讨一下。
(1) H0 VS. H1
在假设检验中，零假设H0是处于被保护的位置的，需要很强的证据才能把它推翻。药品
的安全性通常就是对应于两个组没有显著差别的零假设，处于受保护的位置。有一点经
常被人忽略，那就是如果p-value大于阈值，这个时候的结论应该是没有结论，也就是
既不能得出H0不成立的结论，也不能得出H0成立的结论。事实上，如果p-value是0.1左
右，common sense还是应该倾向于认为H0是不成立的，只是没有明显到可以推翻H0的程
度。
举个例子。一个赌场的庄家邀请你和他玩一个游戏。规则很简单：抛硬币。如果硬币正
面朝上，他给你10块钱；如果硬币反面朝上，你给他10块钱。庄家claim说硬币是均匀
的，正面朝上和反面朝上的概率都是0.5。你是一个精明的人。你决定先在旁边观察一
下别人玩的情... 阅读全帖 |
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W******r
发帖数: 789 | 6 【 以下文字转载自 ChineseMed 讨论区 】
发信人: WtMaster (关仁隐士), 信区: ChineseMed
标 题: 统计的学问
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Oct 9 11:25:40 2012, 美东)
在微观层次上，一种化学药品进入人体后会发生什么化学反应和带来什么生理变化，没
有人能彻底研究清楚。因此，检验药品的安全性和有效性基本上是用统计的方法。中医
之所以不被主流承认，其中很重要的一个原因也是因为中医缺乏统计分析。那么用统计
方法得出的结论有多可靠呢？我们一起来探讨一下。
(1) H0 VS. H1
在假设检验中，零假设H0是处于被保护的位置的，需要很强的证据才能把它推翻。药品
的安全性通常就是对应于两个组没有显著差别的零假设，处于受保护的位置。有一点经
常被人忽略，那就是如果p-value大于阈值，这个时候的结论应该是没有结论，也就是
既不能得出H0不成立的结论，也不能得出H0成立的结论。事实上，如果p-value是0.1左
右，common sense还是应该倾向于认为H0是不成立的，只是没有明显到可以推翻H0的程
度。
举个例子。一... 阅读全帖 |
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W******r
发帖数: 789 | 7 【 以下文字转载自 ChineseMed 讨论区 】
发信人: WtMaster (关仁隐士), 信区: ChineseMed
标 题: 统计的学问
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Oct 9 11:25:40 2012, 美东)
在微观层次上，一种化学药品进入人体后会发生什么化学反应和带来什么生理变化，没
有人能彻底研究清楚。因此，检验药品的安全性和有效性基本上是用统计的方法。中医
之所以不被主流承认，其中很重要的一个原因也是因为中医缺乏统计分析。那么用统计
方法得出的结论有多可靠呢？我们一起来探讨一下。
(1) H0 VS. H1
在假设检验中，零假设H0是处于被保护的位置的，需要很强的证据才能把它推翻。药品
的安全性通常就是对应于两个组没有显著差别的零假设，处于受保护的位置。有一点经
常被人忽略，那就是如果p-value大于阈值，这个时候的结论应该是没有结论，也就是
既不能得出H0不成立的结论，也不能得出H0成立的结论。事实上，如果p-value是0.1左
右，common sense还是应该倾向于认为H0是不成立的，只是没有明显到可以推翻H0的程
度。
举个例子。一... 阅读全帖 |
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n********n
发帖数: 8336 | 8 关于对可证伪性原则的批判
12Jun
Posted by oztiger as 白话哲学, 文史
新语丝博主田野最近在撰写’关于可证伪性原则的反思‘系列文章（http://xysblogs.org/tianye）。本文是围绕他文章的一些讨论，但只是关于我有不同意见的部分。我并不认为可证伪原则是完美的，但是对这一原则局限性的批评经常是轻率的、不严谨的，所以这些批评本身也要被批评。
田野提到有些人对‘可证伪性有误解或过分解读’，会因为不可证伪就去指证某些理论
是伪科学。不可证伪的确不能作为判定伪科学的充要条件。因为可证伪性是用来划分科
学和非科学的，而非科学包括了很多种。只有非科学理论试图冒充科学时才会成为伪科
学。
但是我要说的是，真的有人犯这种简单的错误吗？我的留言：
也许我接触哲学界的人少，但是我还从没见过一个批判伪科学稍有知名度的、懂得什么
叫做伪科学的人，会认为不可证伪就是伪科学。
以为不可证伪原则可以判定伪科学，向来都是为伪科学辩护的人自己树立起来当作靶
子的观点。例如北大刘华杰田松之类的。在新语丝被揭露很多次了。
田野回复：
平常讨论问题的时候碰到很多，太多了。
1981–1... 阅读全帖 |
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l***y
发帖数: 4671 | 9 呵呵，这就是我为什么说你的数学公式都是对的。但是统计思想和统计概念更重要。这
里涉及到的，一个是假设检验的思想，另一个是 model and sample 的概念。
假设检验的目的是帮助决策。所谓决策，就是 decision。比如说，下个结论，说有显
著区别，这个产生结论的过程就是一个决策。 我们时时刻刻都在做决策，小到一个标
点符号的选择，都算决策。而假设检验是为了给理性决策提供依据，却并不能代替决策
本身。这就是我提到的，假设检验本身并不能证明任何事情。
具体到 t-test 上。在统计意义上，我可以比较安全地认为，在所有情况下，只要 n
足够大，对任意两个分布采样后用 t-test 都可以计算出其均值有显著差异。做这样的
判断的错误概率相当小，尤其是在你说的这种群体数目有限的情况下。但这有意义么？
再进一步讲，一个判断的意义，在于其信息的含量。我做的上述判断，有信息含量么？
会对决策有贡献么？如果没有，那么这样的假设检验，有意义么？
而大部分人不会故意在 paper 里放上没有意义的工作。那这种没有意义的假设检验的
实际意义何在呢？为发 paper 为自己的结论做个包装而已。
所... 阅读全帖 |
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l***y
发帖数: 4671 | 10 呵呵，这就是我为什么说你的数学公式都是对的。但是统计思想和统计概念更重要。这
里涉及到的，一个是假设检验的思想，另一个是 model and sample 的概念。
假设检验的目的是帮助决策。所谓决策，就是 decision。比如说，下个结论，说有显
著区别，这个产生结论的过程就是一个决策。 我们时时刻刻都在做决策，小到一个标
点符号的选择，都算决策。而假设检验是为了给理性决策提供依据，却并不能代替决策
本身。这就是我提到的，假设检验本身并不能证明任何事情。
具体到 t-test 上。在统计意义上，我可以比较安全地认为，在所有情况下，只要 n
足够大，对任意两个分布采样后用 t-test 都可以计算出其均值有显著差异。做这样的
判断的错误概率相当小，尤其是在你说的这种群体数目有限的情况下。但这有意义么？
再进一步讲，一个判断的意义，在于其信息的含量。我做的上述判断，有信息含量么？
会对决策有贡献么？如果没有，那么这样的假设检验，有意义么？
而大部分人不会故意在 paper 里放上没有意义的工作。那这种没有意义的假设检验的
实际意义何在呢？为发 paper 为自己的结论做个包装而已。
所... 阅读全帖 |
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f****u
发帖数: 443 | 11 绪论
我们在《论佛教的认识路线》、《论三心不可得及其对禅修的启示》、《六根的知觉空
间解释》等文章中讨论了前六识的问题，讨论前六识时我们有直观经验为依据，可以在
如实描述直观经验本身的基础上与经典对照，一方面深入理解经典，一方面反省自己的
描述。这一方法很有效，我们发现和直观经验本身符合得越好的说法往往越能更好的解
释经典的意思，而搀杂了常人猜测的说法则往往有解释不通之处。但在讨论六识之外的
一切时我们无法继续使用这种方法，因为对感觉之外的一切我们没有直观经验。此时又
该如何探讨呢？需要先对研究方法进行一番讨论。
一．外境模型
我们都承认，感觉信息是存在的，这些信息是怎么来的需要解释。它们肯定来自意识之
外，外界一定有什么东西能造成这样的感觉信息，不会什么都没有，但那些东西又是我
们无法直接接触的。所以，当我们讨论感觉之外是什么样子时，必然面临这样一种境况
：我们只能在意识中建造一些关于外面情况的模型，然后拿它和感觉信息比较，如果这
个模型和感觉信息符合的比较好，就认为外面就是这个模型样子。用这样一种方法建构
的外境模型称为假设-检验模型，常人理解的世界就是一种假设-检验外境模型。
假... 阅读全帖 |
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f****u
发帖数: 443 | 12 六根的知觉空间解释
杨新宇
内容提要：外部世界对人来说就象一个黑箱，感觉通道相当于黑箱的输出窗口，人只能
通过感觉信息建构模型猜测外面有什么，而永远不能确知是否如此。用猜测建构的世界
模型来解释直接的经验，越解释离真实越远。佛学是阐述真实的理论，它不会以感官来
解释感觉，也不会以物质性的神经或净色来解释六根。那如何解释六根才符合佛教的路
线呢？应该落实到直观的、无可质疑的真实存在，也就是经验。
感觉象是黑箱的一幅幅输出，前五根就相当于黑箱的输出窗口，它们是感觉产生的背景
，是不同感觉得以相互区分的基础。多个可产生感觉的单元相互关联，形成类似空间的
结构，就是五根空间，五根上产生感觉则类似于空间中出现物体或形象。与此类似，意
根是思维形象和抽象概念活动的空间，也是多个单元相互关联形成的空间结构。六根空
间是相互独立的，意根中形象思维空间和抽象思维空间又是相互独立，而人的知觉到的
形象和想象出的形象又是在不同的空间。大脑和神经系统是扶根尘，与六根空间有同构
性，大脑各中枢的关系和结构可以帮助我们理解六根空间的关系和结构。
六根知觉空间是常人可知觉的全部范围，它象未知之海中的一个泡泡，人根据... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 13 来自主题: ChineseMed版 - 统计的学问 “t-检验的零假设H0是两个总体的均值绝对相等，不能有丝毫差别。”这句话表明作者
甚至连假设检验在检验什么都没搞清楚。这个是在胡说八道。
假设检验中的t-检验是在检验两个样本均值的绝对差中由抽样变异引起的随机误差发生
的可能性是否显著，因为这个绝对差有且只有两个来源：一个是由于总体中个体的随机
变异而引起的抽样随机误差，另一个就是由定义两个总体的不同子系统属性所引起的系
统误差。但是，我们的问题是无法通过一次抽样直接测量这两类误差的绝对大小，这才
有了用概率来判断两类误差在此次抽样研究中发生可能性的假设检验问题。
还有就是拿关于疫苗回顾性比较研究的例子归纳出“文科统计”的概念，又是一个绝对
的无知或偏见。 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 14 “t-检验的零假设H0是两个总体的均值绝对相等，不能有丝毫差别。”这句话表明作者
甚至连假设检验在检验什么都没搞清楚。这是在胡说八道。
假设检验中的t-检验是在检验两个样本均值的绝对差中由抽样变异引起的随机误差发生
的可能性是否显著，因为这个绝对差有且只有两个来源：一个是由于总体中个体的随机
变异而引起的抽样随机误差，另一个就是由定义两个总体的不同子系统属性所引起的系
统误差。但是，我们的问题是无法通过一次抽样直接测量这两类误差的绝对大小，这才
有了用概率来判断两类误差在此次抽样研究中发生可能性的假设检验问题。
还有就是拿关于疫苗回顾性比较研究的例子归纳出“文科统计”的概念，又是一个绝对
的无知或偏见。 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 15 “t-检验的零假设H0是两个总体的均值绝对相等，不能有丝毫差别。”这句话表明作者
甚至连假设检验在检验什么都没搞清楚。这是在胡说八道。
假设检验中的t-检验是在检验两个样本均值的绝对差中由抽样变异引起的随机误差发生
的可能性是否显著，因为这个绝对差有且只有两个来源：一个是由于总体中个体的随机
变异而引起的抽样随机误差，另一个就是由定义两个总体的不同子系统属性所引起的系
统误差。但是，我们的问题是无法通过一次抽样直接测量这两类误差的绝对大小，这才
有了用概率来判断两类误差在此次抽样研究中发生可能性的假设检验问题。
还有就是拿关于疫苗回顾性比较研究的例子归纳出“文科统计”的概念，又是一个绝对
的无知或偏见。 |
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l***y
发帖数: 4671 | 16 我认为你俩都是经典错误 :D
错在对假设检验的理解上。假设检验不是为了说明甲地比乙地妇女身高更高的。这是完
全错误的用法。没有任何假设检验可以说明这个问题。
假设检验的目的是在可控成本（即 sample size n）下，在保守主义的思路下（即保护
H0，或者说，对第一类错误敏感），做出理性决策（reject H0 or not），并控制错
误决策所带来的损失（alpha）。
所以 Sunnyday 的数学是对的，但是滥用了假设检验。当两地妇女的身高差异不显著时
，这种滥用造成的损失就是，第一，要 reject H0，必然要加大样本数，也就是增加了
取样成本；第二，当承认身高差异所带来的收益远小于改变认知所带来的成本时，比如
说决定为两地妇女生产衣服时启用不同的生产线，而不再用同一条生产线，会带来直接
的经济损失。在学术上，会导致把研究资源投入到把不显著的差异上，错误立项，惨淡
收场。
换而言之，只要肯加大 sample size，总能通过 t-test，但是对于决策来说没有意义。
而你的统计思想是对的，数学上是不成立的。你说的是在做 classification 时的
false p... 阅读全帖 |
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l***y
发帖数: 4671 | 17 我认为你俩都是经典错误 :D
错在对假设检验的理解上。假设检验不是为了说明甲地比乙地妇女身高更高的。这是完
全错误的用法。没有任何假设检验可以说明这个问题。
假设检验的目的是在可控成本（即 sample size n）下，在保守主义的思路下（即保护
H0，或者说，对第一类错误敏感），做出理性决策（reject H0 or not），并控制错
误决策所带来的损失（alpha）。
所以 Sunnyday 的数学是对的，但是滥用了假设检验。当两地妇女的身高差异不显著时
，这种滥用造成的损失就是，第一，要 reject H0，必然要加大样本数，也就是增加了
取样成本；第二，当承认身高差异所带来的收益远小于改变认知所带来的成本时，比如
说决定为两地妇女生产衣服时启用不同的生产线，而不再用同一条生产线，会带来直接
的经济损失。在学术上，会导致把研究资源投入到把不显著的差异上，错误立项，惨淡
收场。
换而言之，只要肯加大 sample size，总能通过 t-test，但是对于决策来说没有意义。
而你的统计思想是对的，数学上是不成立的。你说的是在做 classification 时的
false p... 阅读全帖 |
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p********a
发帖数: 5352 | 18 ☆─────────────────────────────────────☆
MetaCity (存天理 - 灭人欲) 于 (Sat May 3 00:50:54 2008) 提到:
挺困惑的。
我最近在思考一个事情：什么是 t-test？或者更广泛些，什么是假设检验？
思考的结论是：t-test 是一个工业上快速 screening 的方法，其极强的实用性是其最
根本的特色。假设检验也是这样。
具体地说：t-test 是干什么用的？两个用处。在有限的资源（时间，人力，物力）下，
1：如何快速找到起显著作用的那个 factor；或，2：如何快速衡量一个批次的产品是否
达标。所以，t-test 以及一切架设检验的最根本的前提是：小样本。
或者说，大样本下，假设检验无意义。
一个简单的证明就是：假设正态分布，A, B 两个参数对某一指标的影响是否有显著差别
。那么，你总能找到一个试验重复次数/取样量 n > n_max 使得 t 检验的 p < 某个al
pha。也就是说，实践上，只要 n 足够大，t-test 一定能拒绝 H_0。
因此，t-test 的实际意义就是：在一定 |
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t*****g
发帖数: 6101 | 19 在邓小平复出期间，有一个全党全国人民的大讨论，就是实践才是检验真理的唯一标准
，而其它的一切标准其实都不是标准。例如，当时有人提出两个凡是，就是误以为凡是
毛泽东说过的话就都是真理，这一点在讨论中得到了拨乱反正，在讨论之后，大家都取
得了共识，实践才是检验真理的唯一标准，毛泽东和其它一切人都一样，是人而不是神
，也有可能犯错误，而且事实上也犯了错误。
但是我认为，这个课题还是有进一步深入讨论的必要的。这个深入讨论，就是实践是怎
样检验真理的？
我的基本观点是，实践检验真理也是一个过程，甚至是漫长的过程，因此必须清除一种
错误概念，就是误以为一次实践，或者有限的实践，就可以证明或者检验了真理，因为
，现在得出的一些所谓的结论，这些结论的提出者也可以认为是实践检验了真理，但是
这个检验办法，是成问题的，思考过程是不科学的，如果任由不科学的思考办法泛滥，
我们也有可能偏离真理。
比如说吧，苏联解体，这是一个事实，也是一个实践的结果，因此有人就可以说，根据
实践是检验真理的唯一标准看，苏联解体了，而苏联是根据马克思主义列宁主义建设的
社会主义国家，是苏联共产党为在全人类实现共产主义而建立的国家... 阅读全帖 |
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j*******7
发帖数: 6300 | 20 http://godoor.net/jidianlinks/fwr/faith-with-reason-02.html
有理性的信仰：为什么基督教是正确的
第二章：假设和世界观
每个人都是广阔宇宙里的一个独立个体。我们是有限的，所能了解的知识也是有限的。
我们不可能知道一切，这意味着要想进行逻辑推理，我们必须首先对现实世界进行假设。
任何关于生命的哲学的核，都是一些基本假设——什么是真的，什么是对的。每个人都
有一套自己对现实世界的假设，日常的思考往往是从各种前提条件推出结论。但是这些
前提条件本身就是建立在对现实的一些假设（assumptions）的基础上的。例如，烤面
包的时候，有经验的面包师知道他必须要保证原料齐备，以及发酵所需的温度。可是这
些前提条件都是基于一个基本的假设：今天烤面包需要的原料和发酵温度，与明天烤面
包需要的原料和发酵温度完全一样。我们假设当前和过去没有区别。这个例子里的面包
师就假定自然是恒定的（nature is uniform）。
我们每天都在假设自然是恒定的，事实上，这是科学研究的必须条件，然而这个假设却
无法得到科学的证明。科学家假定自然是恒定的，以... 阅读全帖 |
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w*******r
发帖数: 7276 | 21 中国留学生的真实感慨：我们真的不如美国人勤奋
2014-05-11 欧美内参 阅读第一
在去美国之前，我想大部分国人和我一样认为，美国的教育都 是人性化的教育，教育
方式和观念都以人为本什么的。感觉美国的教育都是让学生一边玩，一边 学，一点也
不痛苦，学生有很多课外业余爱好。总之一句话，他们是素质教育，我们是应试教育。
而在好多人眼中，美国人都不怎么爱学习。学习很次，中国是个人 去了就可以称王等
等。到这里学了以后，发现以前感觉的完全是扯淡的。美国的高等教育比中国还应试，
美国的学生平均学习刻苦程度是中国学生不能比的。
我这学期学选了3门课，分别是经济学家数学，高级微观经济学，高级计量经济学。
在 开学初我在网上买的课本（这里的课本特别的贵，我都买的二手的书，还都100多美
元 一本，有的学生买不起干脆复印），需要运送几天，所以头一周，没有看书。微观
经济学一上来为了检测我们的数学基础，就给我们发了一张数学卷子，里面涵盖了 本
科阶段所有的数学课程：微积分，线性代数，概率论和数理统计，而且几乎每个知识点
都有。
我由于大二学完数学到今年6年没有用过，所以忘得差不多了。所以我在周末两天草... 阅读全帖 |
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q****3
发帖数: 2223 | 22 心理学家Downey等人的研究早就告诉过我们，怕被拒绝的人，最终总会实现自己的预言
：越怕约不到人，聚会越可能流标；越担心被排挤，就越可能被讨厌；越在意自己的一
些缺点被对方发现，这些缺点就越有可能曝露出来…一位切身验证过这番理论的人，试
图援引一些相关的心理学研究，检验有关《那些年，我们一起追的女孩》似是而非的假
设。-psytopic.com
前情提要：
“嘿，你会很想去看吗？”我可以想像她一边把玩着黄金鼠一边讲电话的样子。
“也没有非常想啦。只是觉得，当大家都在聊这个话题自己却插不上嘴，有点寂寞罢了
。如果不去的话，我之后也可以自己买小说来看…”
其实我是很想看的，这样说一方面是欺骗她，另一方面也是在欺骗自己。我们常以为说
服自己一件事情没有如此重要，被拒绝时的伤害也会变小——虽然事实
上我们很少骗得了自己，而且这样的防卫方式也常常只会让自己更痛苦。
“那么，我考虑一下吧。晚一点再跟你说。”我和柯景腾一样是很怕被拒绝的人，听到
这句话就大概知道，结果可能不太妙。但我还是抱持着一丝丝希望，等待她的考虑…。
几分钟之后，我从电话的另一端得到了预料中的答案－... 阅读全帖 |
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O**********0
发帖数: 61 | 23 ☆─────────────────────────────────────☆
imrobot (God is love!) 于 (Sat Sep 10 09:34:09 2011, 美东) 提到:
进化论者基本错误就是其假设，一切假设都是根据人自己的思维来考虑的。如果按照自
然界逻辑来考虑的话，那么试问
1 无机物为何一定要变有机物？事实是有机物最后腐败分解都变成了无机物，有机物也
无法在太阳或其他星球生存。有机物无法适应恶劣环境且很脆弱，为何进化论假设反了。
2 简单的为何要进化成复杂的？为什么不是反过来，反过来的简单蛋白生物结构更加具
有适应环境恶化的生存能力，为何越进化越脆弱？
3 时间为何要存在？
4 物质世界为何要存在？
5 灵界和人的思维为何要存在？
6 人的思维为何可以加速自然恶化，改变环境甚至核弹导致地球毁灭？符合进化论么？
7 上述的进化论都解决不了，你说进化论可以当做科学么？
☆─────────────────────────────────────☆
theisland (the island) 于 (Sat Sep 10 11:59:03 ... 阅读全帖 |
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f*****x
发帖数: 2748 | 24 可以粗略地认为“取极端值”就是取到观察到的值。
如果这个概率很小，就表示在零假设成立的条件下，观察到
了小概率(可以认为是不可能事件)事件。这就表示零假设跟
观察值不符合，可以拒绝之。
可以把假设检验跟反证法做类比帮助理解。
零假设<==>反证法里面的假设
假设检验里面的小概率事件<==>反证法里的不可能结论
拒绝零假设<==>推翻反证法里的假设。 |
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g*****g
发帖数: 6798 | 25 [统计分析] 一款很实用的Excel统计插件，可以代替SPSS、SAS、MiniTab
SPSS, SAS, Excel, MiniTab, 插件
一个可以代替SPSS、SAS、MiniTab等专业统计软件的Excel统计插件！直接整合到Excel
中，提供大多数统计工具的应用。
个人免费使用，不需要注册，对于单位使用的，注册后享受更多的功能。
1、本插件提供的基本统计功能有：
1. 1、数据处理：从Access数据库获取数据、行列互换、空行空列的删除、线性变换、
排秩。
1. 2、描述统计及相关图形：描述统计、图形化汇总、点距图。
1. 3、图表：直方图、散点图、矩阵图、点图、概率图、置信区间图、单值图、线条图
、条形图、饼图、区域图，功能和MiniTab相类似。
1. 4、表格：相依表、单变量计数、交叉分组表和卡方、卡方拟合优度检验（单变量）
、卡方检验（双向表）、描述性统计、Ridit检验。
1. 5、各种分布的概率计算和图形：二项分布、泊松分布、超几何分布、指数分布、正
态概率计算、正态概率图、正态P-P图、正态分位数-分位数图。
1. 6、多达7种正态性检验方法：安德森... 阅读全帖 |
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F******n
发帖数: 160 | 26 对不起, 没看到你这个回贴. 看我下面的回贴吧.
里的很多人所看到的，我在陈述自己的思想和方法时，使用了很多在你们看来不规范甚
至从未听说过的概念，因此，你们理解起来感到晦涩、困难甚至矛盾。但在我自己这一
方，一切都是非常清晰的概念、逻辑和思想。为什么呢？因为你们受的是严谨的学院式
教育，那是一个制定规范、准则、定理和模式的系统。但现实世界却并不是由这个系统
演绎出来的，恰恰相反，这个系统是对现实世界的一个人化的理论模拟。
系统存在着问题，例如，在哲学系统中存在三大基本逻辑：演绎、归纳和辩证，但哲学
与数学这两个原本可以构成一个完整的连续体的系统却在此问题上发生了严重的分歧。
在数学系统内是不可以讨论和使用辩证法的。我无法完全搞清楚这究竟是什么原因造成
的。但我看到了这个事实：在数学大百科辞典中没有辩证法，在大学的数学课堂里也不
讲授辩证法，而黑格尔就曾指责他同时代的数学家头脑僵化。当然，黑格尔创建的系统
性的辩证法却不能为100多年来的数学发展提供有力: 的支持，反而被数学系统排斥在
外。这是为什么呢？要么数学本身存在问题，要么黑格尔的逻辑确实在数学系统中毫无
用处。但是，两方面的... 阅读全帖 |
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D*****r
发帖数: 6791 | 27 说大话容易，你能举出具体的例子来说无法证实么？
科学里明显有提出假设和假设检验两个过程。公理系统里的公理和其他部分需要相当的
一致，如果不一致，本身就需要存疑。
宗教里只管提出假设，然后就用wishful thinking、emotional reasoning、personal
experience代替假设检验。
神棍已经严重到面对相反的证据都不承认的地步了。进化论那么多化石的证据，至少是
个系统的理论，理论里当然有很多假设，但是这个理论体系比你所谓的神创论，扎实多
了，作为解释系统，能合理解释大量的现象。
神创论就是拍脑袋理论，无论什么现象，都说这是神创造的，那是神创造的。有人问，
具体怎么造的，就推说God works in mysterious ways.有什么用么？ |
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a*****y
发帖数: 33185 | 28 “理性人”假设
出自 MBA智库百科http://wiki.mbalib.com/
“理性人”假设（hypothesis of rational man）
[编辑]
什么是“理性人”假设
“理性人”假设是指作为经济决策的主体都是充满理智的, 既不会感情用事, 也不
会盲从, 而是精于判断和计算, 其行为是理性的。在经济活动中, 主体所追求的惟一目
标是自身经济利益的最优化。如消费者追求的满足程度的最大化, 生产者追求的是利润
最大化。“理性人”假设实际是对亚当·斯密“经济人”假设的延续。
在经济学里，“合乎理性的人”的假设通常简称为“理性人”或者“经纪人” 的
假设条件。西方经济学家指出，所谓的“理性人”的假设是对在经济社会中从事经济活
动的所有人的基本特征的一个一般性的抽象。这个被抽象出来的基本特征就是：每一个
从事经济活动的人都是利己的。也可以说，每一个从事经济活动的人所采取的经济行为
都是力图以自己的最小经济代价去获得自己的最大经济利益。西方经济学家认为，在任
何经济活动中，只有这样的人才是“合乎理性的人”，否则，就是非理性的人。
“理性人”是对经济生活中的一般人的抽象，
一... 阅读全帖 |
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s***y
发帖数: 357 | 29 我不得不说，我从来没有想到方韩之争居然会演变到这种程度。因为方舟子基本上是零
证据，而韩方有手稿，有证人。更何况方舟子自己估计都不知道自己证明什么。。比如
他是想证明韩有团队呢， 还是《三重门》是谁韩父代写的呢， 还是想证明韩笔下的两
部作品不是一个人写的呢？这些每一个假设都可以质疑，取证，但是不能同时来。同时
来，那就是泼粪了。具体为什么我会下面解释。
首先从逻辑角度讲，方舟子应该证明 P( A | F) 大于一个很大的值如95% 。这里 A是
方的假设， 比如 “《三重门》是韩父写的”F是 所有可观测的客观事实的集合。
这里方可以用两种方法去证明 P(A|F) > 95%. 第一种是找到一些列的独立证据 F1,
F2,F3… 每一个证据 P(A|Fi) 都很大，比如他能找到证人证明什么时间，什么地点由
什么证人看到了听说了韩父代写，或者手稿上的字迹能证明是韩父的。这些都是硬的证
据，方没有。这没有关系，方可以采用另外一种方法证明，那就是对于某一个事实Fk,
如果 P( Fk|a ) 很小，这里a是A的补集。（也就是a =”三重门是韩寒自己写的＂）那
么通过贝耶斯公式反推P( A ... 阅读全帖 |
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A*********u
发帖数: 8976 | 30 科学最基本的假设不是没有神
而是“物质运动的规律是永远不变的”或者说“所有的实验都是可以重复的”
在这个假设的前提下是用归纳演绎的方式去得到“规律”，
然后再把“规律”放回到实验中去检验，
如果对就是公理或者定理，如果不对就对规律进行修正直到找到对的。
实验检验是科学为什么如此“强大”的原因，因为他不断地在修正自己。
科学只能用来发现规律，不能用来解释规律，
实验结果永远高于规律的“合理性”，
很多时候是一些“不合理”的实验结果推翻了一些曾被普遍接受的公理或定理，
然后开辟了一个新的进展甚至一个新的领域。
没错，科学的最基本错误假设就是没有神。所以科学都是错的，都是人的罪的表现。 |
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s*****n
发帖数: 2174 | 31 经常看到版上有人讨论统计好找工作吗, 转统计专业行吗? 这类问题的答案其实因人而
异, 很难一概而论回答. 但是很多人存在这些问题的根本原因, 是不了解到底什么是统
计. 统计是科学吗? 这要看怎么定义科学. 至少有一点肯定, 统计不是纯粹的实验科学
. 另一方面, 统计又不是像数学, 哲学那样的自圆其说的逻辑学科. 什么是统计? 每个
人都有不同的理解, 我个人的理解是, 统计是一门"辩"的学问, 英文里面最合适的词可
能是"argument".
经典统计学里主要包括估计(点估计, 区间估计)和假设检验两大部分. 点估计, 大家讨
论的往往是什么最大似然估计, UMPU估计, Robust估计, 等等. 不管是什么估计, 隐含
的含义总是"我这样估计, 有某某好的性质. 别的估计在很大程度上不如这个估计". 区
间估计里面最重要的概念无非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多
大可能, 真值会落在我这个区间里面[见附注]". 假设检验就更明显了, 无非是说"加入
零假设成
立, 发生这个事件的概率极小; 现在发生这个事件了, 所以零假设不太可能成立". 以
上这些 |
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发帖数: 1 | 32 潘建伟团队实现基于人类自由意志的量子非定域性检验
徐海涛/新华社
2018-05-11 18:20
字号
1964年，爱尔兰物理学家约翰·贝尔提出了量子力学中著名的“贝尔不等式”。半个多
世纪以来，全球科学家通过多种方式进行验证。近期，中国科学技术大学教授潘建伟及
其同事彭承志、印娟、张强、陈宇翱等组成的团队，在国际上首次实验实现了基于人类
自由意志和超高损耗下的贝尔不等式检验，并在此基础上开展全球合作，利用超过十万
人的自由意志产生的随机数进行了量子非定域性检验，相关成果于5月10日发表在《自
然》杂志上。
早在上世纪初，以爱因斯坦和玻尔为代表的两大阵营就开始了关于量子力学基础的争论
。贝尔不等式是一种可以区分量子力学与局域实在论孰对孰错的测试方法，虽然大量的
实验都证实了贝尔不等式的预言，但是这些实验并不能完美满足贝尔不等式的假设条件
，导致人们依然无法对这一争论进行最终判定。
未来基于地月系统的Bell不等式检验方案示意图 图片来自中国科大新创校友基金会微
信公众号
潘建伟团队提出了一个基于人类自由意志，在地球—月球之间开展贝尔不等式检验的实
验方案。2014年，在发展使用全新... 阅读全帖 |
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g***x
发帖数: 1587 | 33 关于实数的存在再说两句。实数的存在性对应一个连续性假设，就是说要假设任意两个
实数间存在无穷多个实数。这也是公理，不是客观的。尤其量子理论发现证明了能量吸
收和释放都是不连续的，是以量子的形式实现的。这就否定了自然界能量的连续性。能
量的吸收和释放不是以实数方式实现的。所以说实数的存在性是数学公理，由此导出的
一系列数学工具经受住了实践的检验。但显然这些数学工具也是有适用范围的。另一个
数学构造是虚数，也不是客观存在，但作为实践的工具也经受住了检验。 |
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c****z
发帖数: 207 | 34 如果假设检验的是头痛药与安慰剂之间是否有差异，那么你的结果最多是在某一置信区间两者之间没有显著差异，这就是结论，也仅此而已。请不要主观的引申结论。这个检验或者实验不能得出头痛药或者安慰剂是否有效的任何结论。
如果要得出安慰剂本身有没有效果，那么假设检验的对象是安慰剂与完全不治疗之间有没有差别。事实上有不少实际的试验例子表明安慰剂也具有治疗功效。
结果所有人都表示不头痛了。这个时候的结论似乎应该是没有结论，即既不能得出头痛
药有效的结论，也不能得出头痛药无效的结论。我们唯一能肯定的是安慰剂的作用实在
太厉害了，以至于使得我们无法从这次试验判断出头痛药是否有效。 |
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o***o
发帖数: 43 | 35 Missing value是可以用数据之间相关性来估计的。这种貌似时间序列的数据应该会有
比较强的
trend,用interpolation来填空未尝不可。何况如果是用来估计AUC，本身就已经是个近
似，就像曲线
积分一样。
我的观点，只要是数据，不管数量多少，就会含有信息量。The important thing is
how to
appropriately make inference based on the data. 楼主的这个问题，如果
frequentist的
方法不够信服，或许可以考虑Bayesian的方法。
理论和应用总是有差别的。比如，样本未必是越多越好。对于假设检验来说, 如果样本
太多，即使两个
总体没差别也能得到显著的结果。对样本量的需要，一个很大的原因是很多检验是基于
正态分布，只有当
样本足够大的时候，统计量（比如sample mean）才近似正态。从逻辑上讲，这并非是
说小样本的数据
就不能做假设检验。这只是说明，如果你的数据很不normal而且样本量很小，那么t-
test的power会
很小。 |
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t****a
发帖数: 1212 | 36 确实把戈塞特以及他的t分布t检验拔得太高，且不说假设检验本就是应用层面的东西，
理论深度有限；假设检验方法本身也受到质疑，过100年以后还有没有都是问题。
跳出统计的小圈子，伟大的科学家多的是。没有牛顿，世界恐怕还在蒙昧中；没有戈塞
特也没啥大不了。 |
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t*****z
发帖数: 1598 | 37 你没法知道哪个树好，因为你不知道进化的真相是什么，除非你用的是模拟数据而非真
实数据。
除了RF距离，可以考虑用Consel做一下拓扑学假设检验。你得事先有可以用拓扑表示的
假设（例如：人跟猴子近而不是跟老鼠近），然后用RAxML基于这些假设（固定的拓扑
限制）建树，然后看似然值的差异，并计算显著性。Consel自动化了一些常见检验。 |
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a******n
发帖数: 4290 | 38
原文在peter那个什么的主页上面，他的job market paper.
做formal的，一看就知道俺说的啥了，比如kzeng博士to be.
kzeng同学听到这个题目，就知道说谁了。
那个家伙是John McMilian的学生，换了Krehbiel啥的来带，绝对要说informative vs.
persuative的问题了。
我一个师弟（Econ的）说，老外们，还是容易认为中国老百姓，凡是上街的，都是想造
反的。
如果这个假设成立，那么peter啥的的理论就robust多了。
可惜，他一句数据不够，就把这个incentive的假设检验给彻底omit掉了。
按照我们大多数国人的理解，我相信most of protesters上街只是为了寻找青天大老爷
，找包公，而不是去寻找陈胜吴广。可是，如何检验这个假设呢？似乎empirical的
testing没法做，no 数据啊，focus group出来的冬冬也没办法相信。 |
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s*****n
发帖数: 2174 | 39 p value 是一个X的函数, 但是其实也是一个假设检验族(或者否定域族)的函数. 如果换
了否定域族, p value也会变化.
比如最简单的假设Ho: mean(x) = 0, Ha: mean(x) =/= 0. 只有一个样本X1. 一般来说
, 人们认为否定域应该是 |X| >= c 这样的. 而p-value就相应定义成了 P(|X| >= X1)
. 这个定义没有问题, 可是适用的情况有限, 只是针对|X| >= c 这一族来说才是对的.
如果对于同样的假设问题, 我给出另一个检验
接受: if X1 是有理数, 拒绝: inf X1 是无理数.
p value就要相应变化.
have
that |
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s********0
发帖数: 51 | 40 假设有相互独立的三组数,每组100个，都成正态分布且独立,平均值分别是0.3，0.2，0
.1，方差都是1.
Group1: x_{1,1},x_{1,2},...,x_{1,100} i.i.d ~ N(mu1=0.3,1)
Group2: x_{2,1},x_{2,2},...,x_{2,100} i.i.d ~ N(mu2=0.2,1)
Group3: x_{3,1},x_{3,2},...,x_{3,100} i.i.d ~ N(mu3=0.1,1)
现在定义三个null hypothesis ：H0_12: mu1=mu2, H0_13: mu1=mu3, H0_23: mu2=mu3
根据公式，可以得到三个假设检验的power ( power12 = P(reject H0_12|mu1=0.3,mu2
=0.2) )
现在的问题是： 如何计算 P(reject H0_12 and reject H0_13 | mu1=0.3,mu2=0.2,
mu3=0.1)
主要问题是，这两个假设检验（reject H0_12 和 reject H0_13）并不是独立的。有人
知道怎么... 阅读全帖 |
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v*****e
发帖数: 335 | 41 在特定的时代，你说的这些特质-归纳，推理，假设，检验中医也曾经做过。只不过那
个时代的归纳，检验不同于现在的，或者说是落后的。但是在当时，几千几百年前，只
能是那么做。
所以研究科学的方法还是这些，现在不过是用同样的方法加上更先进的理论重新把中医
再检验一遍呢？我相信现在大家检验中药的原因也有取糟粕，取精华的意思。并不是为
了全盘否定它，去做怎么多事。
不要因为有些药的毒性就全盘否定中医中药，或者因为中医中药的方法治过一次病就完
全相信它是神秘和无上崇高。以一事论一事。敢于怀疑是好的，不然怎么能发现这么多
毒性并排除，救人呢。关键不是西医中医哪个更好。而是敢怀疑，会运用科学的方法去
再检验一次曾经的科学理论。 |
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h**********a
发帖数: 40 | 42 1)
显然不能(也不需要)假设两个变量独立。假设
p00:= Pr(白天鹅) p01:=Pr(白乌鸦) p10:=Pr(黑天鹅) p11:=Pr(黑乌鸦)
四个p加起来等于1
现在你观察到的样本个数分别为 X00只白天鹅, X01只白乌鸦, X10只黑天鹅, X11只黑乌鸦
你需要估计的条件概率为 Pr(白|天鹅)=p00/(p00+p10) 是(p00, p10)的函数
写出likelihood function (是一个Multinomial distribution的pmf)
就知道(X00, X10)是(p00, p10)的充分统计量
所以任何关于(p00, p10) (及其函数)的统计推断都不应依赖于(X01, X11)
2)
这应该是个统计推断问题而不是概率问题。具体到统计推断，它不应该是个估计问题
（即估计Pr(白|天鹅)这个概率参数），而应该是个假设检验问题:
原假设H_0: Pr(白|天鹅)=1, 对立假设H_1: Pr(白|天鹅)<1
在Bayesian看来，任何单点原假设问题都是没有意义的。
3)
我认为用投票的办法来看狠清楚：X00是赞成票，X01, X |
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k**a
发帖数: 1181 | 43 不是说不准说坏的只准说好的。
第一，评价一个历史人物，是看他对人类历史人类社会的影响。爱因斯坦玩了许多女人
，但是他的物理学成就，对物理学的发展，对世界格局、社会发展有巨大的作用，那么
任何一个大学教授，在讲解物理学的时候，谈爱因斯坦，必然要讲他的物理学理论应用
影响等等，而不是讲他的私生活，因为这是无关的事情。
第二，“很容易扯人事斗争，扯政治运动，扯意识形态，似乎较少专门对比性的定量分
析毛时代科学技术和工程的成功是怎么来的。”说明这些学者专家很懒，只讲一个观点
，一个结论，完全没有假设检验的意识，既不是定性研究又不是定量研究。说白了，根
本就不是科学研究，只是在喊口号，自己认为是什么，就把一个观点安在历史事件上边
，没有证据支持。
一个研究人员，如果没有区别主要矛盾和次要矛盾的能力，如果没有假设检验科学研究
的态度，如果根本就不知道什么叫科学研究什么叫自说自话，那就是我说的“愚昧落后
不入流”和“丢人”。因为对理工科来说，如果有这些毛病，后果立刻就会反映出来，
所以理工科相对来说这种毛病很少；对文科社会科学来说，中国社会科学界大环境就是
这样，后果很糟，中国社会科学界和美日欧社会... 阅读全帖 |
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c******7
发帖数: 439 | 44 please, try your best.
如果有任何一个人能胜多负少, 则证明了有些方法是存在的.
否则的话我们都是在瞎蒙.
我已经是出乱招一气了, 因为我不懂方法
这是一个假设检验的设定.
我假设在一周这种时间范围下,所有人都是瞎蒙.没有人能连胜
如果有人连胜, 则证明在一定置信区间里, 证明有方法存在.
所以我希望有人能连赢我, 如果是我连赢的话, 那我都不知道发生什么事情了.
我们都幻想有方法的存在, 并且希望自己能掌握.
我设计这个赛制就是希望能用科学方法来检验有没有方法的存在.
当然我倾向于在小时量级上, TA可以非常有效, 但长达一周的时间,
已经衰减非常微弱了 |
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l***y
发帖数: 4671 | 45 呵呵，我们说得不是同一个范畴的东西啊。我是工程出身的，所以可能视角不太一样。
对于你说的例子，model 是什么？Hypothesis 呢？Assumptions 呢？这是工程模型的
flowchart。
另一点，我说的可能不清楚。我的意思不是“结论引导决策”，而是“根据数据，依据
假设检验，作出一个下这个结论的决策”。 流程是：模型 -> 采样 -> 数据 -> 假设
检验 -> 决策 -> 结论。也就是经常提到的 hypothesis-driven research 的
flowchart。 |
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l***y
发帖数: 4671 | 46 呵呵，我们说得不是同一个范畴的东西啊。我是工程出身的，所以可能视角不太一样。
对于你说的例子，model 是什么？Hypothesis 呢？Assumptions 呢？这是工程模型的
flowchart。
另一点，我说的可能不清楚。我的意思不是“结论引导决策”，而是“根据数据，依据
假设检验，作出一个下这个结论的决策”。 流程是：模型 -> 采样 -> 数据 -> 假设
检验 -> 决策 -> 结论。也就是经常提到的 hypothesis-driven research 的
flowchart。 |
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g**r
发帖数: 425 | 47
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 |
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d******e
发帖数: 7844 | 48 对比试验还是假设检验的思想啊。
我是说你要用Bayesian的观点来解释，说得通就行了。
即使是假设检验，你得到的也只是一个关于显著性的差异的结论，没有显著性差异并不
代表真值之间没有差异。
有没有神这玩艺只能当作一个Assumption，根本证明不了，却也反驳不了。
由此得出祷告有
祷告的人找到工作
设对不对.想看这 |
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o**4
发帖数: 3 | 49 我想检测一个新的鉴别系统的好坏，应该用什么样的假设检验或者统计test？
假设性的例子如下：
如果我有500个商品，已知他们是优质产品或者劣质产品（425 优质，75劣质）。然后
用这个新设计的系统来定义这500个商品是优质或者劣质，然后去检查这个系统的可用
性，how reliable and accurate this system to differentiate good/bad product
。 有什么统计假设检验可以用来测试这个系统是否可以准确的鉴别产品优劣? |
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r**********g
发帖数: 22734 | 50 没有分辨出来。我说了，很多学者认为那根本不是文字，只是简单的符号。因为最长的
句子不超过17字。语言学的研究方法是假设检验。如果有5000句话，假设的语法为SVO
，某个词或词根或曲折被假设为代词（注意，可能“我”根本不是一个词，而是一种曲
折），而在所有其他句子都能解释通，那么这个假设是成立的。
印度河“文明”的文字多数5个字，最多17个字，虽然像文字，却难以看出结构，即使
有假设，也难以服众。所以学术界没有定论。 |
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