推 coldeye: 謝謝 我找時間看更多資料後 再回應 09/29 07:41
※ 引述《coldeye (知其不可奈何而安之若命)》之銘言：
: 我的問題是理論層次的思考，而非實際操作。
: 為了讓問題更清楚，我先舉一般比較熟悉的例子。
: 假設某盒子中白球的比例為0.1，也可稱作抽到白球的機率為0.1，
: 我們怎麼「知道」它的比例/機率就是0.1？也就是如何知道它的真實參數？
: 數學上會說，根據大數法則，當觀測次數趨近無窮大時，
: 相對頻率會收斂至發生的機率，也就是0.1。
: 雖然我們做不到無窮大，但我們可以觀測很多次，例如抽100次抽到10顆白球，
: 這時候就可以用統計估計的方式，
: 像是直接把相對頻率=機率，或是透過最大概似法MLE來估計背後的真實機率。
: 透過假設檢定的方式就比較難做到這點，
: 假設H0: 白球機率=0.1，
你可以考慮設定這樣的H0: |P-0.1| 小於等於某個值。
某個值的大小是設立一個可以容許的差；在這個差之內仍視為等效。
這在 Equivalence Tests 這個領域很常見。
: 我們發現觀測到的相對頻率，在H0下，發生的機會不小，
: 於是，我們只能說，我們無法拒絕白球機率=0.1。
: 當我們要進行卡方檢定來檢驗獨立性時，
: 例如，我們想檢定左右腦側化和左右手優勢是否獨立無關？
: H0:Pij=Pi.P.j
: (e.g.右腦型的比例/機率為P1.，左手優勢的比例/機率為P.1，
: 右腦型左手優勢的比例/機率就是P11)
: 研究發現 左手優勢 右手優勢
: 右腦型 12 6
: 左腦型 17 65
: 檢定結果發現X^2=15.13 > X()^2=6.635 給定alpha=0.01，
: 所以拒絕H0，表示腦側化與左右手優勢有關。
: 此時我們透過檢定，從資料中的「相對頻率」推論到「機率」。
: 但是，卡方檢定不一定每次都能這樣做。
: 例如， (學期末) 喜歡英文課 不喜歡
: (學期初)
: 喜歡 9 28
: 不喜歡 24 19
: H0:學期末，學生沒有變得更喜歡英文 (即[喜歡->不喜歡]>=[不喜歡->喜歡])
: 檢定發現，H0被拒絕，得到結論為：學期末學生比學期初變得更喜歡英文，
: 保守可以說，學生喜歡英文的「比例」發生變化，
: 但我們能說學生喜歡英文的「機率」產生改變嗎？
這個英文課的例子，若初與末都是隨機抽樣，
那H0可簡化說成P(喜歡|學期初)=P(喜歡|學期末)
若是同受測者重覆測，以McNemar's test來解，
則其H0可簡化成 P(不喜歡變喜歡) = P(喜歡變不喜歡)。
無論如何，你列出的例子中，背後的參數都是某某事件的機率。
在口語上說機率如果怪怪的，那可能是口語不流行用機率去描述某些事情。
另一個猜想，是你學習經驗中教科書為了「親民」而刻意避開機率的字眼。
例如，在抽白球的例子H0就只是 P=0.1，但有些書會寫成比例為0.1。
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※ 編輯: andrew43 (60.248.222.1 臺灣), 09/19/2019 09:19:18