95% доверительный интервал — это не 95% вероятности

Девяносто пять процентов относятся к процедуре, а не к интервалу, который она создала. В частотной модели параметр является фиксированной неизвестной величиной, а данные — случайностью, поэтому случайность сосредоточена в конечных точках интервала, а не в параметре, и как только вы подставляете свои числа, утверждение становится просто истинным или ложным. Ничего не остается, что могло бы составлять 95% чего угодно. Мы начинаем с алгебры, которая делает неправильное прочтение неизбежным: перестановка опорного элемента для выделения мю перемещает символ в середину строки, не изменяя случайность. Затем две процедуры, которые навсегда разрушают интуицию: одна обеспечивает идеальное покрытие, ничего не говоря, а другая, где сами данные показывают, когда ваш пятидесятипроцентный интервал на самом деле равен ста процентам. Мы заканчиваем утверждением, которое вы действительно хотели получить, почему оно стоит вам априорного распределения и что на самом деле позволяет доверительный интервал. Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Вероятность — это не вероятность:    • Probability is not Likelihood   Объяснение доверительных интервалов:    • Confidence Intervals Explained   Частотный подход против байесовского мышления:    • Frequentist vs Bayesian Thinking   Объяснение p-значений:    • P-Values Explained   Проверка гипотез — объяснение:    • Hypothesis Testing - Explained   Выборочное среднее — это не ожидаемое значение:    • The Sample Mean is Not the Expected Value   Случайная переменная не является случайной (и не является переменной):    • A Random Variable is Not Random (and Not a...   Бутстрап-перевыборка — объяснение:    • Bootstrap Resampling - Explained   Центральная предельная теорема — объяснение:    • Central Limit Theorem - Explained   Закон больших чисел (не является ошибкой игрока):    • The Law of Large Numbers (is Not the Gambl...   Содержание ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 — Два предложения, которые звучат одинаково 00:57 — Какой символ случайный? 03:02 - Алгебра, которая перемещает μ в середину 05:20 - Не о чем больше думать на 95% 06:54 - Интервал, который ничего не знает 08:33 - Когда данные говорят вам, что вы правы 11:06 - У нужного вам предложения есть цена 13:31 - И у данных тоже нет 15:05 - Что делает лицензия на интервал 17:40 - Линейка, а не измерение Подписывайтесь на меня ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic   📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic   👔 Linkedin:   / datamlistic   Поддержка канала ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы также хотите поддержать канал финансово, пожертвование в размере стоимости чашки кофе всегда приветствуется! (полностью необязательно и добровольно) ► Patreon:   / datamlistic   ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #статистика #наукаоданных #машинноеобучение