'परिकल्पना परीक्षण' और 'मॉडल चयन' में क्या अंतर है?

Question

साहित्य में, दोनों शब्दों को अक्सर पर्यायवाची या अन्योन्याश्रित रूप से प्रयोग किया जाता है। मैं अब दोनों शब्दों के बीच एक स्पष्ट अंतर खोजने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे दृष्टिकोण से, एक परिकल्पना आमतौर पर एक मॉडल के माध्यम से व्यक्त की जाती है। इसलिए भले ही हम अपने दृष्टिकोण से एक शून्य बनाम वैकल्पिक परिकल्पना का परीक्षण करें, हम मॉडल चयन कर रहे हैं। क्या कोई मुझे इस भेद का सहज वर्णन दे सकता है?

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टैग पर माउस को मँडरा कर, आप परिकल्पना-परीक्षण और मॉडल-चयन के लिए विकी अंश देख सकते हैं । अपनी संक्षिप्तता के बावजूद, वे आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक अच्छा काम करते हैं।

— whuber

Answer 1

मेरे लिए भेद यह है कि परिकल्पना परीक्षण के साथ एक मॉडल मापदंडों के विपरीत पर विचार कर रहा है और मॉडल को बदलने के बारे में विचार नहीं कर रहा है। उदाहरण के लिए, एनोवा में, लोगों को स्मार्ट पर्याप्त स्वतंत्रता की एक 4 डिग्री कन्वर्ट करने के लिए नहीं कर रहे हैं df एक से 3 टेस्ट -Test जब 5 समूहों की तुलना और खोजने समूहों के दो समान साधन है। मॉडल तैयार करने वाले लोग अक्सर सांख्यिकीय परीक्षणों / तुलनाओं के आधार पर मॉडल में कौन से पैरामीटर होने चाहिए, यह चुनने की बुनियादी गलती करते हैं, न कि इस बात को महसूस करते हुए कि यह पूर्वाग्रह चीजें हैं (विशेषकर )। उदाहरण के लिए जिसे मैंने अभी-अभी बताया, का निष्पक्ष अनुमान$F$$F$$\sigma^2$$\sigma^2$ 5 प्रतिगमन मापदंडों (समग्र अवरोधन + 4 सूचक चर) वाले मॉडल से आता है।

मॉडल चयन में अक्सर (खतरनाक रूप से) चयन शामिल होता है

1. प्रतिस्पर्धी मॉडल परिवारों या वितरण के एक सेट के बीच
2. मॉडल में कौन सा होना चाहिए$X$
3. प्रत्येक को कैसे मॉडल किया जाना चाहिए (जैसे, ग़ैर-कानूनी शर्तों पर विचार)$X$

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जवाब के लिए धन्यवाद। मैं आपको एक उदाहरण देता हूं जहां मैं अभी भी अनिश्चित हूं। मान लीजिए कि आप नेस्टेड मॉडल की तुलना संभावना अनुपात परीक्षण जैसी किसी चीज़ से करना चाहते हैं। क्या अब आप मॉडल की तुलना कर रहे हैं या आप भी परिकल्पना का परीक्षण कर रहे हैं? आपके मॉडल आखिरकार परिकल्पना पर आधारित हो सकते हैं।

— fsociety

@ph_singer आप दोनों कर रहे हैं: नेस्टेड मॉडल के लिए संभावना अनुपात परीक्षण स्वयं एक परिकल्पना परीक्षण है। खाना पकाने के खाने में एक सादृश्य बनाने के लिए, आप एक ओवन का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन एक ओवन का उपयोग करने का मतलब यह नहीं है कि आप हमेशा रात का खाना बना रहे हैं। ओवन, एक परिकल्पना परीक्षण की तरह, एक उपकरण है; खाना पकाने का खाना, मॉडल चयन की तरह, उपकरण के उपयोग द्वारा सुगम बनाया गया एक लक्ष्य है।

— हिरोपुप

अच्छा सवाल और जवाब। एक मुद्दा यह है कि क्या परिकल्पना की गैर-अस्वीकृति से सरल मॉडल को अपनाना चाहिए। मुझे नहीं लगता, ज्यादातर स्थितियों में। एक अपवाद तब होता है जब कोई एक ऑल-लीनियर मॉडल के खिलाफ एक लचीले मॉडल की जांच कर रहा होता है और कहते हैं कि 10 df, पैदावार । मैं ऑल-लीनियर मॉडल को अपनाने में सुरक्षित महसूस करूंगा। $P=.05$

— फ्रैंक हरेल

क्षमा करें कि नहीं होना चाहिए । $P=0.50$$P=0.05$

— फ्रैंक हर्रेल