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    P之死

    有一天,我走进统计学的神殿 ,将所有谎言都装进原假设的盒子里, “P为零”, 一个声音传来, “但你已经不能再拒绝,因为,P已经死了” 从此,这个世界上充斥着谎言。...实际上,问题并不在数据中,而是P出了问题,正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说,“P没有起到人们期望的作用,因为它压根就不可能起到这个作用。” ? 为什么呢?为什么P没有达到人们的期望?...现在和数说君一起来梳理一下P和假设检验的历史,并从中寻找答案吧。 ? 二、P和假设检验的历史 1....Fisher P能风靡学术界这么多年,费雪是第一推手,被他推动的除了P,还有被称为“费雪学派”(Fisherian)的假设检验思想。...了,因为P从来没有被证明可以用来接受某个假设,即使是拒绝假设,也是基于某个样本得出的结论,当样本变动时,结论很可能也会变动。 P检验会如此不靠谱?

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    音乐标签修改 android,音乐标签修改(Star Music Tag Editor)

    Star Music Tag Editor可以对你音乐当中的各种标签信息来进行修改,在某些音乐信息出现错误之时你能够利用这款软件来直接的进行改正,让你的标签信息变得更加的容易进行分类,如果你感兴趣的话就快来下载这款...Star Music Tag Editor软件介绍 Star Music Tag Editor Pro「星空音乐标签编辑器」是一款可以帮助您修改音乐文件的ID3标签应用。...软件功能 修改专辑封面 修改歌词 修改歌曲标题,专辑标题,艺术家姓名等。 批量编辑多个音乐文件。 搜索 在棒棒糖中支持sdcard。...运行系统要求:Android 4.0+ 相关新闻 在你所下载的音乐出现乱码之时这款软件能够进行启用,帮助你修改标签当中所存在的各种乱码信息!

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    【温故】P之死

    P的争论,纪念一下100年前的今天。...实际上,问题并不在数据中,而是P出了问题,正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说,“P没有起到人们期望的作用,因为它压根就不可能起到这个作用。” ? 为什么呢?为什么P没有达到人们的期望?...现在和数说君一起来梳理一下P和假设检验的历史,并从中寻找答案吧。 ? 二、P和假设检验的历史 1....Fisher P能风靡学术界这么多年,费雪是第一推手,被他推动的除了P,还有被称为“费雪学派”(Fisherian)的假设检验思想。...了,因为P从来没有被证明可以用来接受某个假设,即使是拒绝假设,也是基于某个样本得出的结论,当样本变动时,结论很可能也会变动。 P检验会如此不靠谱?

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    浅议P校正

    P,通常被我们用来判断是否接受一个假设,关于P的前世今生,可以看数说君的了一篇文章《P之死》,在微信公众号中回复“P”查看。...至于P是怎么来的,为什么用P和α相比来判断,可以去看《P之死》,里面已经进行了详细的梳理。...对于每一个检验的P,有: P<α=0.05/m,我们才能拒绝H0; 这样我们就校正了显著水平,当然我们也可以让α保持不变,去校正PP*m<α=0.05,我们才能拒绝H0; 也就是说,每一个检验做出来的...P,我们都要乘以m,叫做校正后的P,然后去和0.05进行比较。...或者,保持α不变,将P校正为mP(i)/i,这个又称为Q Q-value(i) = m × P(i)/i < α 根据Benjaminiand和Hochberg的论文(1995)里的证明, 以上的过程就可以控制

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    统计| p的计算

    p的计算,R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标:p,对,你也许很清楚的知道它表达的意思,但是它是怎么算得的呢?不知道你是否知道呢?...这次将介绍几种分布计算p的方法(套路)。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...\frac{S_{y}^{2}}{m}}} \sim N(0,1) 假设检验的介绍看博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/67640775 p是说在原假设成立的条件下...,原假设发生的概率,若是p小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。...公式: 双边假设的pp=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y

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    功效分析:P的胞弟

    学过统计学基础的同学们,对P耳熟能详,脱口而出;关于功效我们多半像个丈二和尚,摸不着头脑。...2,P与功效 P:拒绝原假设而犯错第一类错误的概率。是在【基准显著水平】做拒绝或不拒绝原假设的定性指标。 功效是:1-β(第二类错误的概率)概率来定义,它衡量真实事件发生的概率。...为什么有了P检测,还有功效检测呢?实验最重要的是提升可信度和说服力,P虽好但也不是处处皆好,所以多一个功效检测,多一道安心的保障。...4,主角的效应的开场 影响功效的因素有3个:样本大小,显著性水平,效应。...我们也说过效应是度量处理的差异程度的,不能的研究方向,不同的功效计算方法对应不同的效应计算公式。常用的公式如下 4.3,效应大小的标准?

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    ​为什么说p像根针?一场关于p的战争!

    如果你对p比较陌生,简单来说呢,p是一个告诉你是否应该认为原假设很荒谬的决策工具。 反对p 当人们(经常是贝叶斯学派)批判p的时候,通常可以归结为两种论点: 1、关于定义或公式。...支持p 你应该对那些对p怀有极端狂热的人也抱有怀疑。p只是在一些非常特定的情形下才有用。但当p有用的时候,就会不鸣则已,一鸣惊人。 p是特定方式下决策的有力工具 质疑这一点非常困难。...p的另一种情况 如果你对分析学感兴趣(不是统计学),p是一种有用的方法来汇总数据,迭代搜索。请不要像统计学家那样去解释p。除非数据内含特定的模式,否则p无法说明任何事情。...这就是为什么p有点像医生用的针头。它们是供个人使用的,共用p是很危险的事情。...是的,你可以用分析学来基于事实做决策,但仔细想想:为什么我们要在那样的背景下讨论p、置信区间、置信水平?当你知道了所有真相,完全可以忽略所有带有统计学标签的文章中的谎言,当然也包括本文。 —End—

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