【小白学机器学习21】 理解假设检验的关键:反证法

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理解假设检验的关键:反证法

[1 假设的检验的出发点:H1假设,](#1 假设的检验的出发点:H1假设,)

[1.1 为什么我们不去直接证明H1是否正确?](#1.1 为什么我们不去直接证明H1是否正确?)

[2 故意设立一个假设H1的否命题为H0](#2 故意设立一个假设H1的否命题为H0)

[3 设定显著度α](#3 设定显著度α)

[4 总结假设检验的整个思路就是反证法](#4 总结假设检验的整个思路就是反证法)

[5 两类错误的关系](#5 两类错误的关系)


理解假设检验的关键:反证法

  • 理解假设检验的关键就是反证法,详细见下文

1 假设的检验的出发点:H1假设,

  • H1假设是备择假设,
  • 但实际是我们想去证实的东西
  • 一般是为了搞清楚变量之间是由关系的才是做研究的目的。找变量,找变量之间的关系。不关心常量,两者没关系也没法研究。

1.1 为什么我们不去直接证明H1是否正确?

  • 因为H1往往不好证明
  • 或者H1的否命题H0更容易验证!

2 故意设立一个假设H1的否命题为H0

  • H0假设 null hypthesis,空假设
  • 故意设立一个假设H1的否命题为H0假设
  • H0假设一般都是两者没有关系,相关系数=0这种混沌的,未知的模式。
  • 也就是代表我们无法认识事物,事物之间的联系

3 设定显著度α

  • 进行假设检验前,我们有了一个特殊样本,确切的拿到了!
  • **[欲擒故纵]**进行假设检验时,一般是先设定H0是真的(H0是H1的否命题)
  • **[诱敌深入]**然后,根据假设H0为真时,往下推导,看有多大概率得到我们现在手上的样本。
  • 再设定一个一定水平的显著度,α,也就是可以接受的最大弃真概率。
  • 如果最终得到显著度小于α,那么就拒绝原假设
  • 这时候会有这个情况
  • 就是最终结果远远小于α,那么就拒绝原假设,但是要知道这时β会很大
  • 其实这时候也无法调整α了,α只是一个认为设定的标准!

4 总结假设检验的整个思路就是反证法

  • 整个方法就是,反证法的思想
  • 先有研究假设=H1假设,是我们想证明的目的
  • 故意设立一个假设H1的否命题为H0假设 null hypthesis,H0假设一般都是两者没有关系,相关系数=0这种混沌的,未知的模式
  • 欲擒故纵\]而且假设H0是对的

  • 因为理论上有可能H0是对的或错的,但是无论对错,结果是我们现在都已有手上的样本。 如果H0是对的,而能得出手上这种样本的可能性很大,那么H0确实就对的,我们的科研意图破产。如果H0是对的,而能得出手上这种样本的可能性很小m,
  • 多小算小,小于我们设定可以接受一个α=弃真错误=显著度,那么证明这个样本发生的概率很低。因此我们愿意冒 1-m的纳伪风险,拒绝H0,认为H0是假,从而证明我们H1是真的!

5 两类错误的关系

样本规模固定的前提下,两类错误

  • 无法都同时小
  • 两者时此消彼长的。

但是前期,这个样本还是需要和总体是同构的

  1. 一般情况下样本规模可以越大越好,越接近总体。
  2. 误差会越小,两类误差都会变小
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