लैरी वासरमैन के पास एक हालिया पोस्ट है जहां वह "पी-वैल्यू पुलिस" के बारे में बात करते हैं। वह एक दिलचस्प बिंदु बनाता है (सभी जोर मेरा) (इटैलिक्स में आधार जो मैंने जोड़ा, और इसके नीचे उसकी प्रतिक्रिया):
सबसे आम शिकायत यह है कि भौतिकविदों और पत्रकारों ने पी-मूल्य के अर्थ को गलत तरीके से समझाया है। उदाहरण के लिए, यदि p- मान 0.000001 है तो हम "99.9999% विश्वास है कि संकेत वास्तविक है" जैसे कथन देखेंगे। हम तब कथन को सही करने के लिए मजबूर महसूस करते हैं: यदि कोई प्रभाव नहीं है, तो कुछ के रूप में या अधिक चरम का मौका 0.000001 है।
काफी उचित। लेकिन क्या वाकई इससे फर्क पड़ता है? बड़ी तस्वीर है: प्रभाव के लिए सबूत भारी है। क्या यह वास्तव में मायने रखता है अगर शब्दांकन थोड़ा भ्रामक है? मुझे लगता है कि अगर हम इस बारे में शिकायत करते हैं तो हम अपनी छवि को पेडेंट के रूप में मजबूत करते हैं।
जो मुझे सोच रहा था -
क्या टीसीएस में पैदल सेना के अच्छे उदाहरण हैं? इस तरह के उदाहरण से मिलकर बनेगा
- एक दावा जो आमतौर पर लोकप्रिय प्रेस में किया जाता है
- एक मानक सुधार जिसे लोग बनाने पर जोर देते हैं
- सही "बड़ी तस्वीर" जो दावा अधीर होते हुए भी कब्जा कर लेती है।
जहां दावा गणितीय रूप से गलत है लेकिन "नैतिक रूप से सही" है और सुधार तकनीकी रूप से सही है लेकिन सहज ज्ञान को नहीं बदलता है।
चीजों को बंद करने के लिए, मेरा उदाहरण होगा:
- दावा - एनपी-पूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए घातीय समय लगता है
- सुधार - वास्तव में हम सिर्फ यह नहीं जानते हैं कि क्या उन्हें बहुपद समय में हल किया जा सकता है
- बड़ी तस्वीर - एनपी-पूर्ण समस्याएं HARD हैं
सावधानी: मुझे पता है कि इस मंच पर कई ऐसे हैं जिनके सिर उन दावों के विचार में विस्फोट करेंगे जो गलत हैं लेकिन "नैतिक रूप से सही" :)। याद रखें कि ये एक शोध पत्र में दिए गए बयानों के बजाय जनता की ओर लक्षित बयान हैं (जहाँ कुछ हद तक लाइसेंस की अनुमति दी जा सकती है)।