Основы статистики на udacity рассказывают максимально доступно и довольно подробно: Intro to Statistics, Intro to Descriptive Statistics, intro to inferential statistics.
Если есть возможность ознакомиться с содержимым мешков исчерпывающим образом, то описанная нулевая гипотеза не нужна и даже наоборот. Т.е. если всего в мешках было всего по 100 шариков, в одном случае 1 черный среди белых, в другом - 3, и других мешков не существует. Это другой тип задачек - про вытягивание карт из колоды, с как раз работающими интуитивными эффектами, где после каждого хода вероятность нужного исхода увеличивается (1/36, 1/35, 1/34 и т.п. в случае поиска определенной карты). Так, исход "вытянуть не картинку со 100% вероятностью" может наступить на 17 ходе (а в нетасованной колоде с раскладкой от старших к младшим - определенно наступит :-)). Ну, при некоторых условиях после наступления - падает до 0. Например - опять-таки если нужно вытянуть какую-то определенную карту, то найдя ее, потом можно уже не продолжать. (Если, конечно, все честно и без мухлежа, т.е. задвоенной или, наоборот, отсутствия карты в колоде нет :-)).
> Если есть возможность ознакомиться с содержимым мешков исчерпывающим образом, то описанная нулевая гипотеза не нужна и даже наоборот.
…как и модель, при помощи которой мы пытаемся вычислить их содержимое.
Однако нулевая гипотеза - это про тот случай, когда у нас нет никаких сведений, доказывающих наличие явления. Тем более, его максимально полного описания во всех деталях со стопроцентной прогностической силой.
Comments 5
а есть ли об этом умные книги с объяснениями для не очень умных людей?
Reply
Reply
Reply
Reply
…как и модель, при помощи которой мы пытаемся вычислить их содержимое.
Однако нулевая гипотеза - это про тот случай, когда у нас нет никаких сведений, доказывающих наличие явления. Тем более, его максимально полного описания во всех деталях со стопроцентной прогностической силой.
Reply
Leave a comment