নাল অনুমানটি কেন সবসময় অনুমানের পরীক্ষার ক্ষেত্রে একটি বিন্যাসের চেয়ে বিন্দুর মান হয়?

Question

এটি আমি জিজ্ঞাসা করা অন্য প্রশ্নের সাথে কিছুটা সম্পর্কিত । আমার কাছে প্রশ্নটি হ'ল হাইপোথিসিস টেস্টিং করার সময় যখন বিকল্প অনুমানটি একটি ব্যাপ্তি হয় তখন নাল হাইপোথিসিসটি এখনও একটি পয়েন্টের মান।
উদাহরণস্বরূপ, যখন কোনও পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ০.৫ এর চেয়ে বড় কিনা তা পরীক্ষা করার সময় নাল অনুমানটি "পারস্পরিক সম্পর্ক <= 0.5" এর পরিবর্তে "পারস্পরিক সম্পর্ক = 0.5" হয়। কেন এই ক্ষেত্রে? (বা আমি এটি ভুল পেয়েছি?)

Comments

এই প্রশ্নটি মূলত stats.stackexchange.com/q/7853/919 এর সমান ।

— whuber

আপনি মূলত সঠিক। আমি একরকমভাবে এই প্রশ্নটি পুরোপুরি মিস করেছি, এ কারণেই এই প্রশ্নকারীর আগের প্রশ্নটিতে মন্তব্য করার সময় আমি এটিকে স্পষ্ট করি নি

— অনেসটপ

Answer 1

প্রথমত, এটি সবসময় হয় না। সম্মিলিত নাল থাকতে পারে ।

বেশিরভাগ স্ট্যান্ডার্ড পরীক্ষাগুলির একটি সহজ নাল থাকে কারণ নেইমন এবং পিয়ারসনের কাঠামোর মধ্যে লক্ষ্য হল এমন একটি সিদ্ধান্তের বিধি সরবরাহ করা যা আপনাকে সত্যটি হলে নাল প্রত্যাখ্যান করার ত্রুটি নিয়ন্ত্রণ করার অনুমতি দেয়। এই ত্রুটিটি নিয়ন্ত্রণ করতে আপনার নালীর জন্য একটি বিতরণ নির্দিষ্ট করতে হবে।

আপনার যখন একটি যৌগিক অনুমান থাকে তখন অনেকগুলি সম্ভাবনা থাকে। এই ক্ষেত্রে, দুটি প্রাকৃতিক ধরণের কৌশল রয়েছে, হয় বায়েশিয়ান একটি (যেমন বিভিন্ন নাল বিতরণের উপর ওজন রাখুন) বা একটি মিনিম্যাক্স (যেখানে আপনি কোনও পরীক্ষা তৈরি করতে চান যা সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে নিয়ন্ত্রিত ত্রুটি রয়েছে।

বায়েশিয়ান সেটিং-এ, পোস্টটিরিয়ারটি ব্যবহার করে, আপনি খুব সহজেই একটি সাধারণ নালার ক্ষেত্রে ফিরে আসছেন। মিনিম্যাক্স সেটিংয়ে, নালটি যদি সঠিক corre 0.5 এর মতো কিছু হয় তবে সমস্যাটি সাধারণ নাল সিলেক = 0.5 ব্যবহারের সমতুল্য হতে পারে। সুতরাং মিনিম্যাক্স সম্পর্কে কথা এড়াতে লোকেরা সরাসরি সরল নালটি গ্রহণ করে যা যৌগিক সেটিংয়ের 'চরম পয়েন্ট'। সাধারণ ক্ষেত্রে প্রায়শই সম্মিলিত মিনিম্যাক্স নালকে একটি সাধারণ শূন্যে রূপান্তর করা সম্ভব হয় ... সুতরাং সংমিশ্রিত শূন্যের ক্ষেত্রে কঠোরভাবে চিকিত্সা করা আমার জ্ঞানের পক্ষে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে কোনও সাধারণ শূন্যে ফিরে যাওয়া দ্বারা করা আমার জ্ঞানের to$\leq$

Comments

আসলে এটি বিকল্প অনুমানের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য।

— Charles.y.zheng

আমি মনে করি না আপনাকে এনপি কাঠামোর একটি সাধারণ নাল অনুমান নির্দিষ্ট করতে হবে। ব্যাখ্যাটি আমার জবাবগুলিতে stats.stackexchange.com/Qestions/7853/…

— শুশ

@ কাহিনী দুঃখিত তবে এনপি কাঠামো কী?

— রবিন গিরার্ড

এনপি =

— নেইমন

@ ঠিক আছে! তবে কোনওভাবে আপনি যে বিষয়টি উল্লেখ করেছেন তা আমার উত্তরের দ্বিতীয় অংশটি দ্বারা ?াকা পড়েছে? যৌগিক বিকল্পটি একটি মিনিম্যাক্স ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে পরিচালনা করা হয় এবং যৌগিক মিনিম্যাক্সটি একটি সাধারণ নাল

— রবিন গিরার্ডে

Answer 2

$X_1, X_2, \cdots, X_n$$Q$$P_1$$P_2$$H_1:Q=P_1$$H_2:Q=P_2$

Comments

আহ, রবিনের পোস্ট দেখেনি!

— অশোক