>"Обычная" статистика (которую всем преподают в школе) задается вопросом: "Какова вероятность полученных данных при условии, что гипотеза А верна?" и отвергает гипотезу, если эта вероятность мала (но при этом ничего не говорит о вероятностях гипотезы А или альтернативных гипотез).
ну вообще-то это неверно. во-первых "обычная статистика" не задается вопросом "Какова вероятность полученных данных при условии, что гипотеза А верна?". Это легко понять например из следующего примера. Представьте, что у нас есть выборка, набор чисел от 0 до 1, и наша гипотеза состоит в том, что эти числа пришли из равномерного распределения на [0, 1]. Тогда ответ на вопрос "Какова вероятность полученных данных при условии, что гипотеза А верна?" очевидно 0. Означает ли это что нужно всегда отвергать гипотезу? Очевидно нет. Классическая статистика все же задается несколько другими вопросами про данные. Кстати, вопрос о том, какие вопросы осмысленны, а какие нет - тоже предмет статистики. Ну и во-вторых, все же классическое тестирование гипотез всегда предполагает определенную альтернативную гипотезу. Без альтернативной гипотезы тестирование просто бессмысленно.
no subject
ну вообще-то это неверно.
во-первых "обычная статистика" не задается вопросом "Какова вероятность полученных данных при условии, что гипотеза А верна?". Это легко понять например из следующего примера. Представьте, что у нас есть выборка, набор чисел от 0 до 1, и наша гипотеза состоит в том, что эти числа пришли из равномерного распределения на [0, 1]. Тогда ответ на вопрос "Какова вероятность полученных данных при условии, что гипотеза А верна?" очевидно 0. Означает ли это что нужно всегда отвергать гипотезу? Очевидно нет. Классическая статистика все же задается несколько другими вопросами про данные. Кстати, вопрос о том, какие вопросы осмысленны, а какие нет - тоже предмет статистики. Ну и во-вторых, все же классическое тестирование гипотез всегда предполагает определенную альтернативную гипотезу. Без альтернативной гипотезы тестирование просто бессмысленно.