为什么在给定范围为空假设的情况下计算发现的概率有问题

通常,执行原假设重要性测试的一个重要问题是拒绝点原假设[1]并不能提供任何信息。 解决这个问题的一种方法是使用范围零假设[2]。 但是使用范围零假设也是有问题的。 除了通常是否可以证明零假设重要性检验的常见问题外,还有一个特定于范围零假设的问题。 在给定范围零假设的情况下,如何计算数据的概率并非易事。 传统方法是使用使获得的p值最大化的单个点。 贝叶斯替代方案是提出先验概率分布并对其进行积分。 因为常客和贝叶斯主义者在许多问题上存在分歧,尤其是那些与是否可以为假设分配概率有关的问题,而混乱中丢失的是,两个阵营对于给定的数据概率实际上得出了不同的答案。范围零假设。 由于给定假设的数据概率是两个阵