#ㄏㄧㄠ掰某ㄌㄡㄆㄧㄟㄝ故🥴
分享于： #封塵男子
《無知正在侵蝕我們的未來》
有一次，在一個學術論文發表會上，有一個人舉手發問，質疑我數據中的P值太小，會產生太大的誤差。
我客氣地問他，是否知道P值為何。他回說：「It stands for statistical power！」
我幽默回他：「Oh, what you meant is type II error which is reflective of sample power. It’s true that sample size is like man, the bigger the better. But P value is like ignorance, the smaller the better！」
言畢全場哄堂大笑，也化解了尷尬的場面。
在統計上，當P值越小，表示越有充分的證據可以否定原始假設，因此越小越好。而影響標準差的，是樣本數的大小。樣本數越大，標準差越小，因此越大越好。
當然樣本數越大，成本越高，因此任何一個研究都是要在一個合理的統計檢定力底下，找出一個最佳的樣本數。
很顯然，這位舉手發問的學者是把兩個概念搞混了。會後他特別跑過來，謝謝我的幽默，也幫他釐清了以前錯誤的理解。
所以無知可怕嗎？當然不，最重要的是態度。
滿招損，謙受益，這是不變的真理。一個人面對無知，如果謙卑，就能擴大知識的容量。反之，如果一味自大，就只會讓目光越來越短淺，眼界越來越狹隘。
台X現在好比一個池塘，裡面住著許多青蛙，這些青蛙或許為數不多，可是叫起來卻特別大聲。這個池塘裡面還住著其他的活物，可是這些活物習慣了冷眼旁觀，逆來順受，自求多福。
所以很快這些青蛙就佔據了池塘的話語權，每天鼓著肚子，叫的特別神勇。
這樣叫著叫著，這池塘裡面的青蛙就慢慢覺得自己是天下無敵，世界無雙了！時間久了大家都要跟著一起叫，不叫的，就會被霸凌，被說不愛台。
在仲夏夜的晚上，當這群青蛙一起發出宏亮呱鳴的時候，他們覺得這是何等光榮，何等自由民主的一刻！
殊不知出了這個池塘，處處是江河大海，除了青蛙，還有數不清爭妍鬥艷的貝類魚蝦，當然，還有看不盡的奇岩美石！
台X現在最大的問題，就是無知與自大。特別是年輕的一代，目中無人，冷血兇殘，不尊重異議者，動輒霸凌出征，毫無人性可言。
這些台派信眾與教徒對戰爭的危險毫無察覺，他們對台X的驕傲感與光榮感，完全是建立在對國際局勢和自身狀況的不了解之上，而這種致命的自負，其根源就在於無知。
歷史告訴我們，一旦年輕，無知，再加上自大，這種致命的組合，無疑會帶來巨大的災難。正所謂選擇性的正義最噁心，無知的傲慢最可憐。很不幸的是，台X現在兩者都俱備了。
但這是民X黨自己養出來的獸，如果最後被反噬也是剛剛好而已。
民主就是自作自受，怨不得別人。當然，若是作弊、專制的民主，那又另當別論了。但你玩不贏它，卻又不願起來付代價做出改變，又能奈它如何呢？正是人生沒有後悔路，最終，也只能讓無知與冷漠把自己跟下一代的未來侵蝕殆盡了！
#內文OOXX實為不得不的修改請封塵男子見諒😘原文請見連結
檢定統計量 在 Re: [統計] 樞紐量和檢定統計量- 精華區Math - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《belikekobe (2006 go ahead => action)》之銘言：
: 我有個疑問就是...
: 為什麼 推導區間估計的樞紐量 和 做檢定時的檢定統計量的形式都一樣
: 也就是把虛無假設H0的值代入"樞紐量"就成為"檢定統計量" ...為什麼?
: (或是不應該這樣講?)
: 謝謝解惑Orz...
做區間估計的樞鈕量有下列特性:
(1) 其抽樣分布與所有未知參數都無關, 因此是完全確定
的, 因此可以決定一個範圍, 使樞鈕量落入該範圍的
機率符合我們所要的信賴水準.
(2) 其定義與我們要推論的參數 (the interested parameter)
有關, 但與其他參數 (the nuisance parameter(s))
無關. 因此我們可以由前項 "範圍" 解出所要推論參
數的 "區間"(通常是區間, 理論上則不一定是區間.)
(3) 實際上要符合 (1), 樞鈕量會與待估參數的點估計量
有關. 藉著點計量的分布依待估參數而變的特性, 將
該參數放進樞鈕量定義中, 使結果的分布與參數無關.
_
例如: 常態模型下, X 的抽樣分布是 N(μ,σ^2), 將 μ
放進去, _
X - μ ～ N(0,σ^2) _
的分布不再與 μ 有關, 因而找到 a<X-μ<b 以後, 可解
出 μ 的, 個區間. 但若 σ^2 未知, 則 a, b 仍不可得,
因此 μ, σ^2 均未知時, 推論 μ 所需的樞鈕量是
_
√n (X-μ)/S
("√n" 不是重點, 它只是一個調整用的常數.)
由於 (3), 因此若樞鈕量定義中的 "參數" 改成一特定值,
則結果的分布不再與該參數無關, 反而有隨著參數值大小
而傾向偏高或偏低情形. 而由於 (2), 在樞鈕量定義式中
的參數被代以特定值時, 樞鈕量變成統計量. 又由於 (1),
若所稱 "特定值" 正是 H0 中所設定私參數 null value,
這個變成統計量的變量的分布可以完全確定, 因此能用於
計算型Ｉ誤機率. 這些, 正是一個檢定統計量需具備的:
<1> 其抽樣分布當待檢定參數值給定 (如 H0 之 θ=θ0)
時, 可以完全確定 (與干擾參數無關).
<2> 是一個統計量.
<3> 其值隨參數值大小改變有偏高或偏低傾向.
因此, 在簡單的推論(檢定、區間估計), 我們常見對應的
檢定統計量就是樞鈕量的參數改成 H0 的 null value.
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