суть короче в том что оцениваемый параметр это число
Lika | 165 |
Khishtaki | 127 |
Nameless00 | 126 |
ilushan | 106 |
rezzo | 101 |
Цитата (Soul @ 16.1.2017)
vitja11111, Ну так и я про то. Для каждой выборки интервал будет свой - это понятно. На дистанции в 90% таких интервалов будет лежать истинное значение параметра. Дальше мы берем какую-то одну выборку, строим интервал. Почему нельзя сказать, что вероятность того, что параметр лежит в нем = 90%? Тут есть какая-то очевидная логика, но от меня она ускользает.
Цитата (Soul @ 16.1.2017)
A word of caution: it is tempting and common, but wrong, to think that there is a 95%
probability the true fraction p0 is in the confidence interval. This is subtle, but the error
is the same one as thinking you have a disease if a 95% accurate test comes back positive.
It’s true that 95% of people taking the test get the correct result. It’s not necessarily true
that 95% of positive tests are correct.
Цитата (Soul @ 16.1.2017)
А есть кто-то на форуме, кто хорошо шарит в тер. вере и статистике? Не могу понять очевидную вещь про доверительный интервалы. С одной стороны пишут, чтоIt is an observed interval (i.e., it is calculated from the observations), in principle different from sample to sample, that potentially includes the unobservable true parameter of interest. How frequently the observed interval contains the true parameter if the experiment is repeated is called the confidence level. In other words, if confidence intervals are constructed in separate experiments on the same population following the same process, the proportion of such intervals that contain the true value of the parameter will match the given confidence level.
а с другой
Confidence intervals are frequently misunderstood, and published studies have shown that even professional scientists often misinterpret them.[7][8][9][10]
A 95% confidence interval does not mean that for a given realised interval calculated from sample data there is a 95% probability the population parameter lies within the interval.[11] Once an experiment is done and an interval calculated, this interval either covers the parameter value or it does not; it is no longer a matter of probability. The 95% probability relates to the reliability of the estimation procedure, not to a specific calculated interval.[12] Neyman himself (the original proponent of confidence intervals) made this point in his original paper:[3]
А в чем разница? Взято отсюда.
Quote (Q @ 17.1.2017)
Записано замысловато, но по сути все вроде просто.
Если на кубике выпадает 6 с вероятностью 1/6, то это не значит, что из 6 бросков этого кубика 6 выпадет 1 раз.