→ andrew43: 猜你需要看看poisson regression、logistic regression 09/17 22:41
→ andrew43: survival regression,會解到這類問題。 09/17 22:42
→ andrew43: 但老實說我並不能全明白你在問什麼... 摸個邊 09/17 22:43
→ hsnuyi: ... 你知道Chi-squared test的H0是啥嗎... 09/17 22:55
→ hsnuyi: 再者 假設你有distribution了 不就有P了? 09/17 23:00
→ hsnuyi: 頂多就是再用條件機率轉換一下就好嚕 09/17 23:01
抱歉,我說的不夠清楚。
機率一般有三種定義:
古典(e.g.骰子、撲克牌,不需觀測,可直接客觀地判斷可能性)
頻率(透過重複觀測,計算出相對頻率,如一年當中有10天颱風,颱風機率為10/365)
主觀(也就是貝氏論者的機率,把機率定為主觀信念的表達)
一般統計中(也就是非貝氏理論),
機率的意義比較接近第二種定義:頻率。
我想問的是:如何把事件e出現的相對頻率Freq(e)=r,通過統計檢定等方法,
確定機率為r,也就是Prob(e)=r?
又或者:在某一藥物的隨機對照試驗(randomised controlled trial)中,
若實驗組和和對照組,把兩組的相對頻率扔進卡方檢定後發現,
兩組有顯著差異的話,
可否表示兩組的(復原)「機率」有差異?
※ 編輯: coldeye (84.13.81.31 英國), 09/18/2019 08:46:24
→ hsnuyi: 首先 你的n是多少? Chi-squared不一定適合 09/18 15:14
→ hsnuyi: 再者 你只能說兩者的distribution不一樣 母體的狀況跟你當 09/18 15:18
→ hsnuyi: 初抽樣的方式有關 我猜你的n可能不會太大就是了 09/18 15:20
→ hsnuyi: 然後 你Chi-squared是如何執行的? 因為你一直在說機率 你 09/18 15:28
→ hsnuyi: 有group嗎? bias跟var的考量為何? 09/18 15:30
→ hsnuyi: 如果n很小 group的考量就會高度影響rej. H0的機率 09/18 15:34
→ andrew43: 我還是不甚清楚。你要不要編一個明確例子並解一下? 09/18 16:12
※ 編輯: coldeye (84.13.77.141 英國), 09/18/2019 23:52:30
※ 編輯: coldeye (84.13.77.141 英國), 09/18/2019 23:57:39