假设检验的思想

假设你做了一个胆固醇测试， 你知道，你神奇地知道了 准确的概率， 它给出的正确结果是99 99% 你有99 / 100的机会 你应用的这个测试将是准确的。 现在假设你，你神奇地知道， 我们只是假设。 现在假设你有100个人进入这个房间 然后把这个测试应用到所有100个人身上。 所以运用,应用测试100次。 那么这里有哪些可能的结果呢? 能确定百分之九十九，百分之九十九 都是准确的，而100分中的1分是 不准确的吗？ 这是很有可能的， 但你也可能会有点运气 100个都是准确的，或者你有点不走运 98是准确的，2是不准确的。 实际上，我提前计算了概率， 这个视频的目的并不是要研究 概率以及它的组合， 但如果你对此感到好奇， 关于概率有很多很好的视频 可汗学院的组合学， 但是我提前计算过， 如果你有99%的 概率是准确的， 你应用它100次, 它的概率是准确的, 这一百次中有一百次是准确的， 大约等于， 大约等于36.6% 我四舍五入到百分之十千分之一了。 这比第三次机会好一点 实际上算出来的是，所有人都会 得到一个准确的结果 即使对他们中的任何一个 有99%的可能性是准确的。 现在我们可以继续 计算准确率了。 我把这些引号放在这里 所以我不需要一遍又一遍地精确地重写， 100次中有99次是准确的， 我提前计算了一下，大概是37。0% 这就是你要的结果， 如果每次你应用有99%的几率是准确的， 百分之百的概率 似乎不太可能， 但是你期望99比100是合理的 更有可能，更有可能。 我们当然可以继续， 它准确的可能性 100次中98次准确的概率大约是18。5% 我还要再算几个。 100次中97次正确 的概率，又一次 我提前算好了， 是6%，所以这是有可能的， 但概率要低得多。 比百分之九十九或百分之一百精确得多， 然后是概率，我在这里写上双引号， 100次中96次准确 的概率大约是1.5%， 然后是概率，我再做一个， 我可以继续，概率， 你知道，有一些概率 即使每个测试都有99%的几率 你只是非常不幸，你懂的， 只有很少的测试是准确的，好吧， 你可以看到，你可以看到概率 发生了什么变化。 准确的概率越来越小。 发生的可能性也就越来越低。 所以100人中95人是准确确的 概率大约是0。3% 这是一种， 我猜你可以说这是一个思想实验。 如果我们有一个确定的测试 每次你执行的时候， 准确的概率是99% 这些是概率 如果你注射100次， 你要做到百分百准确， 100次中有99次是正确的， 等等等等。 我们先记住这一点， 然后再考虑一下假设检验， 以及我们如何使用这个框架。 所以让我们把这些都放在脑后， 假设你设计了一个新的测试， 你有一个新的测试，你不知道它有多准确。 你有一个新的测试， 你不知道它有多准确。 你知道为了得到任何管理 机构的批准，它必须是99%准确的， 准确的概率必须是99% 所以需要有准确的概率， 准确等于99% 你不知道这是不是真的， 你只知道这是必须的。 所以你有了测试， 而我们做个假设， 你的假设可以是很多东西， 一旦你深入研究统计，就知道里面有 零假设和替代假说, 但让我们从一个简单的假设开始, 你希望，你的假设 你的新测试准确的概率是， 这是你的假设，因为你想把它 作为你的假设原因，如果你感觉很好， 你会说，好吧，也许我会 被管理机构批准。 你会说，嘿，我的假设是 "我的新测试准确率是99， 准确率是99% " 然后你把它应用100次。 应用你的新测试， 你不知道它准确的实际概率， 你进行100次测试。 假设在这100次中 得知它们是准确的， 你知道它是准确的，你可以 用其他的测试， 一些肯定的测试，一些超级准确的测试， 为了验证你自己的测试结果， 你可以看到100次中有95次是准确的。 所以你的问题是， 你觉得这个假设有道理吗? 你会接受这个假设吗? 你说的是，“如果我的假设是正确的， “如果我的测试是准确的， “如果我的测试准确率为99% “我得到这样的结果的概率是多少??” 我们已经算出来了。 如果99%的时间都是准确的， 得到这个结果的概率只有0.3% 如果你假设是真的，如果你假设， 假设，我写"hyp " 如果你假设这个假设是真的， 你得到结果的概率， 观察到的概率结果大约是0.3% 所以你说，“看，你知道， “也许吧，这绝对是可能的 “我刚刚得到了非常，非常非常不可能， “但基于这一点，我可能应该拒绝我的假设， 因为我得到这个结果的概率， 如果假设是正确的， “非常、非常、非常、非常低。” 随着我们深入统计， 你会发现人们通常会设定一些阈值， 因为，你知道，如果某件事发生的概率 或者不发生在某个临界值以上或以下， 那么我们可能会拒绝某个假设。 但在这个世界里，你可以看到， 如果我的测试真的有99%的准确率 当我把它应用到100个人身上时， 只有95比100的准确率， 如果我的假设是真的，那只会有， 只有0.3%的几率 会看到这个观察结果。 所以基于这一点，它可能完全有理由这样说， “你知道吗，我可能会拒绝我的假设, “找一个新的测试，关于这种新的胆固醇我构建的测试 ”我感觉不太好。”