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我院特聘教授姚琦伟讲授统计假设检验方法
2019/4/14   点击数:1537次  作者:2017级 郭腾飞

 

       2019年4月16日上午,英国伦敦政治经济学院统计系教授、我院特聘教授姚琦伟在上海社科院分部2号楼415室做了题为“On Statistical Hypothesis Tests”的讲座,上海社科院研究生院院长朱平芳主持本次讲座。

      首先,姚琦伟教授简要地介绍了统计中假设检验的相关概念和基本方法。统计上的假设分为拒绝原假设和不拒绝原假设,姚琦伟教授特别指出,不拒绝并不代表接受原假设。对此,统计界中有关于“P-Value”的争议,p值是拒绝零假设的风险,是看到的观测值以及更极端的概率。于之的争议就在将p值视作标杆,人为的将数值上的差异变成本质上的差异。姚琦伟教授强调,p值的使用必须更加谨慎,不能仅仅看其是否显著,更要看具体的数值。

      而后,姚琦伟教授依次讲解了两类错误、Wald检验、t检验、两样本的均值检验、似然比检验、置换检验和白噪音的置换检验、Bootstrap估计和Bootstrap检验、最后介绍了Multiople检验,以及相关的Bonferroni method,Simes method。此外,他还引介了过去二十年来统计学的重要发展——False Discovery Rate统计量。

     t检验要求正态样本,而Wald检验依赖渐近正态,在小样本的情况下t检验更加精确,但在大样本下,两种检验是相同的。姚琦伟教授用“剃须刀”的例子说明了不同的原假设下,同样的数据会得出不同的结果,这是因为不适当的方法忽视了成对数据间的信息和性质。姚琦伟教授认为,似然比检验是种很好的检验方法,但其要求分布必须完全确定。而没有任何假定的置换检验需要大量复杂的运算,这在以前很难应用,不过,在计算机飞速发展的现在却有了相应的应用空间。

     姚琦伟教授以其深厚的统计学学识结合生活中的实例,深入浅出地讲解了统计假设检验的有关知识,语言平实风趣,内容发人深思。讲座在掌声中圆满结束。

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