Bu, şaşkın bir birey tarafından basılan başka bir kağıt gibi görünüyor. Fisher, pek çok istatistik öğrencisi olmasına rağmen, bu tuzağa düşmedi.
Hipotez testi karar teorik bir problemdir. Genel olarak, iki karar arasında belirli bir eşikli bir teste sahip olursunuz (doğru hipotez veya yanlış hipotez). gibi tek bir noktaya karşılık gelen bir hipoteziniz varsa , verilerinizin doğru olduğunda sonuçlanma olasılığını hesaplayabilirsiniz. Ancak, tek bir nokta değilse ne yaparsınız? işlevine sahip olursunuz . Hipotez , böyle bir hipotez olduğunu ve senin gözlenen veri bu doğru olduğu göz önüne alındığında üretme olasılığı için böyle bir işlevi olsun. Bu işlev güç işlevidir. Bu çok klasik. Fisher her şeyi biliyordu.θ=0θθ≠0
Beklenen kayıp, karar teorisinin temel mekanizmasının bir parçasıdır. Çeşitli doğa durumlarına, bunlardan kaynaklanan çeşitli olası verilere ve alabileceğiniz bazı olası kararlara sahipsiniz ve verilerden kararlara kadar iyi bir işlev bulmak istiyorsunuz. İyiyi nasıl tanımlarsın? Elde ettiğiniz verilerin altında yatan özel bir yapı ve bu prosedürle verilen karar verildiğinde, beklenen zararınız nedir? Bu en basit şekilde iş problemlerinde anlaşılıyor (eğer bunu son üç çeyrekte gözlemlediğim satışlara dayanarak yaparsam, beklenen parasal kayıp nedir?).
Bayesian prosedürleri, karar teorik prosedürlerinin bir alt kümesidir. Beklenen zarar, önemsiz vakalar dışındaki tümünde benzersiz şekilde en iyi prosedürleri belirtmek için yeterli değildir. Bir prosedür A ve B eyaletlerinde diğerlerinden daha iyi ise, açıkça tercih edersiniz, ancak A eyaletinde daha iyi ve B durumunda daha iyi ise hangisini seçersiniz? Bayes prosedürleri, minimumluk ve tarafsızlık gibi yardımcı fikirlerin girdiği yer burasıdır.
T-testi aslında karar teorik problemine mükemmel bir çözümdür. Soru üzerine cutoff seçim nasıl sen hesaplayın. Belirli bir değeri belirli bir değere karşılık gelir , tip I hata olasılığı ve güçlerin belirli bir dizi Eğer tahmin altında yatan parametrenin boyutuna bağlı olarak,. Bir nokta boş hipotezi kullanmak için bir yaklaşım mı? Evet. Uygulamada genellikle bir sorun mu var? Hayır, tıpkı Bernoulli'nin kiriş sapması için yaklaşık teorisini kullanmak gibi yapı mühendisliğinde de genellikle iyidir. Geçiriyor yararsız-değeri? Hayır. Verilerinize bakarak başka bir kişi farklı bir kullanmak isteyebilirttαβpαsenden ve değeri bu kullanımı barındırmaktadır.p
Ayrıca, Fisher'ın Öğrenci çalışmalarının yaygın bir şekilde yayılmasından sorumlu olduğunu göz önünde bulundurarak neden Student ve Jeffreys'i birlikte adlandırdığı konusunda kafam biraz karıştı.
Temel olarak, p-değerlerin kör kullanımı kötü bir fikirdir ve oldukça ince bir konsepttir, ancak bu onları işe yaramaz yapmaz. Matematiksel kökenleri zayıf olan araştırmacılar tarafından kötüye kullanılmasına itiraz etmeli miyiz? Kesinlikle, ama Fisher sahadaki adamın kullanması için bir şeyleri damıtmaya çalışmadan önce neye benzediğini hatırlayalım .