나는 0에 가까운 값 (일부 통계 소프트웨어에 의해 0으로 반올림 됨)이 아니라 문자 그대로 0의 값을 의미합니다. 그렇다면, 그럴까요? 귀무 가설이 참이라고 가정하고 얻은 데이터를 얻을 확률도 0이라는 뜻입니까? 이런 종류의 결과를 반환 할 수있는 통계 테스트의 (일부 예)는 무엇입니까?
두 번째 문장을 편집하여 “귀무 가설의 확률”이라는 문구.
댓글
- stats.stackexchange.com/questions/90325/ … 가 도움이됩니다.
Answer
null 아래에서 불가능한 샘플을 관찰 한 경우 (통계가이를 감지 할 수있는 경우) 정확히 0의 p- 값을 얻습니다.
실제 문제에서 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 범위를 벗어난 일부 데이터를 사용하여 표준 유니폼에 대한 데이터의 적합도에 대한 Anderson-Darling 테스트를 수행하는 경우 (예 : 샘플이 (0.430, 0.712, 0.885, 1.08)-p- 값은 실제로 0입니다 (그러나 대조에 의한 Kolmogorov-Smirnov 검정은 다음과 같이 배제 할 수 있지만 0이 아닌 p- 값을 제공합니다.
우도 비 테스트는 마찬가지로 표본이 null 아래에서 불가능한 경우 p- 값을 0으로 제공합니다.
주석에서 언급했듯이 가설 테스트는 그렇지 않습니다. 귀무 가설 (또는 대안)의 확률을 평가합니다.
우리는 해당 프레임 워크에서 null이 참일 확률에 대해 이야기하지 않습니다 (실제로는). 베이지안 프레임 워크를 사용하지만 처음과는 다소 다른 결정 문제를 던졌습니다.
댓글
- 표준 가설 테스트 프레임 워크 " 귀무 가설의 확률에는 의미가 없습니다. " 우리는 당신 이 그것을 알고 있지만 OP가 '없는 것 같습니다.
- 아마 이것을 약간 설명 할 수 있습니다. 표준 유니폼에는 0에서 1까지의 값만 포함됩니다. 따라서 1.08의 값은 불가능합니다. 그러나 이것은 정말로 다소 이상합니다. 연속 변수가 균일하게 분포되어 있다고 생각하지만 최대 값을 모르는 상황이 있습니까? 최대 값이 1이라는 것을 알고 있다면 1.08은 데이터 입력 오류의 신호일뿐입니다.
- @whuber "로 바꾸면 작동합니까? 그렇다면 귀무 가설이 확실히 거짓이라는 뜻일까요 "?
- @whuber 좋아요, 감사합니다. 확실히 할 수 있습니다. ' 내 말썽 꾸러기 댓글도 제거됩니다. 저는 ' 오늘 아침에 명확하게 생각하지 않습니다 … 마지막 문장과 관련하여 어떤 상황이 발생하는지 힌트를 주실 수 있습니까?
- @whuber I ' 또한 진정한 $ H_0 $가 어떤 상황에서 (진정한) 제로 p 를 가질 수 있는지에 관심이 있습니다. 여기서는 '이이 질문과 매우 관련이 있다고 생각하지만 그 자체로 질문 할 가치가있을만큼 충분히 다를 수 있습니다.
답변
R에서 이항 검정은 모든 시행이 성공하고 가설이 100 % 성공한 경우 “TRUE”로 추정되는 P 값을 0으로 제공합니다. 시도 횟수가 1 인 경우에도
> binom.test(100,100,1) Exact binomial test data: 100 and 100 number of successes = 100, number of trials = 100, p-value = TRUE <<<< NOTE alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.9637833 1.0000000 sample estimates: probability of success 1 > > > binom.test(1,1,1) Exact binomial test data: 1 and 1 number of successes = 1, number of trials = 1, p-value = TRUE <<<< NOTE alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.025 1.000 sample estimates: probability of success 1 댓글
- 그 ' 흥미 롭습니다. 코드를 보면
p==1인 경우PVAL에 대해 계산 된 값은(x==n)입니다.p==0와 유사한 트릭을 수행하여PVAL에(x==0)를 제공합니다. - 하지만
x=1,n=2,p=1를 입력하면 'FALSE를 반환하지 않습니다. 이지만 반환 할 수있는 가장 작은 p- 값이므로 '이 경우 코드에서 해당 지점에 도달하지 못합니다 (x=1,n=1,p=0). 따라서 해당 코드는 '가TRUE를 반환 할 때만 실행되는 것처럼 보입니다.