Statistical Inference: P Values

Trong bài viết này ta sẽ nói về p-values, không phải là một phương thức để kiểm định mà là một độ đo về tầm quan trọng của thống kê (nghĩa là xác suất của dữ kiện D xảy ra nếu (nhấn mạnh: “nếu”) giả thuyết đảo là sự thật.). Tuy nhiên, bởi vì chúng phổ biến và chúng được sử dụng rất nhiều, và thường bị hiểu lầm hay diễn giải sai. Trong phần này, ta sẽ tập trung vào làm thế nào để phát sinh và diễn giải giá trị này một cách đúng đắn.

Notebooks: p_value.

Advertisement

Statistical Inference: Kiểm định giả thuyết thống kê (Hypothesis Testing)

Việc xác định qui luật xác suất của các biến (variable) có mặt trong tổng thể (population) là một điều cần thiết trong xử lí số liệu. Bài toán ước lượng tham số (parameter estimation) mới chỉ giải quyết việc ước lượng tham số có mặt trong phân phối xác suất của tổng thể (probability distribution of population). Trong baì viết này, ta sẽ xây dựng các qui tắc đánh giá giả thuyết (evaluate hypothesis) về các tham số. Qua các qui tắc kiểm định, ta có thể biết được cách xây dựng các giả thuyết (NULL hypothesis) và đối thuyết (alternative hypothesis) trong từng trường hợp cụ thể. Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê (hypothesis testing) là một bài toán lớn và quan trọng của thống kê toán học.

Notebooks: hypothesis_testing.

Statistical Inference: Khoảng tin cậy T (Confident Interval)

Trong bài viết này, ta sẽ thảo luận về một vài phương pháp thống kê trên tập dữ liệu nhỏ, cụ thể là phân phối T của Student/Gosset và khoảng tin cậy T.

Notebooks: confidence_interval.

Statistical Inference: Tiệm cận (Asymptotics)

Trong bài viết này ta sẽ thảo luận về tiệm cận (asymptotics), làm thế nào để miêu tả dáng điệu của thống kê khi kích thước mẫu ngày càng tiến đến vô cùng. Giả định kích thước mẫu và kích thước quần thể là vô cùng, điều này hữu ích cho việc suy diễn thống kê và xấp xĩ.

Notebooks: LoLN and CTL.