T*******I
发帖数: 5138 | 1 古典概型是在抛硬币的试验基础上发展起来的。这个模型是最简单的概率模型，因为硬
币只有两面且被假定为质地均匀一致，因而在试验中服从大数法则，两面各自朝上的概
率理论上都是0.5.
现在，给定一个人群，一般而言人有两种性别之差，如果套用上述硬币模型，男女发生
的概率似乎都应该是0.5。如果该人群中存在性别畸变（我是学医出生的，知道这种情
形并非个案或罕见），那么，在kolmogrov的样本空间{男、女、性别畸变}里各中性别
发生的概率从理论上应该如何计算？
我的想法是，没有办法从数学理论上计算三种性别发生的概率，而只能从实际样本中来
估计。 |
j*******y
发帖数: 58 | 2 how do you know the prob of head/tail is 0.5?
【在 T*******I 的大作中提到】
: 古典概型是在抛硬币的试验基础上发展起来的。这个模型是最简单的概率模型，因为硬
: 币只有两面且被假定为质地均匀一致，因而在试验中服从大数法则，两面各自朝上的概
: 率理论上都是0.5.
: 现在，给定一个人群，一般而言人有两种性别之差，如果套用上述硬币模型，男女发生
: 的概率似乎都应该是0.5。如果该人群中存在性别畸变（我是学医出生的，知道这种情
: 形并非个案或罕见），那么，在kolmogrov的样本空间{男、女、性别畸变}里各中性别
: 发生的概率从理论上应该如何计算？
: 我的想法是，没有办法从数学理论上计算三种性别发生的概率，而只能从实际样本中来
: 估计。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 3 对不起，我说了我是学医出生的。我只有有限的能力接受古典概型的结论，却没有能力
从数学理论上去论证它。建议你去问搞数学、特别是概率论的高人。
【在 j*******y 的大作中提到】
: how do you know the prob of head/tail is 0.5?
|
t****r
发帖数: 702 | 4 理论计算是要建立在一定的模型假设基础上的。比如男女发生畸变的概率分别大概是多
少，
这样就可以计算了咯。你所说的要从样本中估计，这个没有错。当时大样本产生的估计
量仍然服从大数法则，和古典概率模型并不矛盾呀。
何况，你所说的只是古典概率中的一种定义，就是样本空间内的各个样本点发生的概率
都是相同的情况下。 还有一层定义就是当你不断的重复试验，概率就是不断重复实验结
果的极限。这个也是frequentist来定义概率的一种方法。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 古典概型是在抛硬币的试验基础上发展起来的。这个模型是最简单的概率模型，因为硬
: 币只有两面且被假定为质地均匀一致，因而在试验中服从大数法则，两面各自朝上的概
: 率理论上都是0.5.
: 现在，给定一个人群，一般而言人有两种性别之差，如果套用上述硬币模型，男女发生
: 的概率似乎都应该是0.5。如果该人群中存在性别畸变（我是学医出生的，知道这种情
: 形并非个案或罕见），那么，在kolmogrov的样本空间{男、女、性别畸变}里各中性别
: 发生的概率从理论上应该如何计算？
: 我的想法是，没有办法从数学理论上计算三种性别发生的概率，而只能从实际样本中来
: 估计。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 5 多谢。我提出这个问题就是想要说明，概率论在统计学里不是万能的。统计学也不是要
研究概率论，而是处理经验事实，实现对未知事物的判断。这是统计学的根本使命。
就这个问题来说，不存在三种性别情形发生的理论概率，因而不可假设。我们只能从样
本表现作出直观而可变的推断。
【在 t****r 的大作中提到】
: 理论计算是要建立在一定的模型假设基础上的。比如男女发生畸变的概率分别大概是多
: 少，
: 这样就可以计算了咯。你所说的要从样本中估计，这个没有错。当时大样本产生的估计
: 量仍然服从大数法则，和古典概率模型并不矛盾呀。
: 何况，你所说的只是古典概率中的一种定义，就是样本空间内的各个样本点发生的概率
: 都是相同的情况下。 还有一层定义就是当你不断的重复试验，概率就是不断重复实验结
: 果的极限。这个也是frequentist来定义概率的一种方法。
|
s*****r
发帖数: 790 | 6
===========================
为什么“不存在三种性别情形发生的理论概率”？人类不知道并不代表不存在。你是信
教的（？），上帝知道么？
更进一步，即便你的新理论，也是讨论随机的。但是，某种程度上，没有随机的。如果
所有的一切的条件都知道的话，也许也是fixed.很遗憾，人类目前没法知道。就用扔硬
币这个例子吧，你扔出去，如果所有的条件都知道的话，是头是尾就知道了。假设的意
思，就是局限于我们所能知道的，从而给出一定的结果。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 多谢。我提出这个问题就是想要说明，概率论在统计学里不是万能的。统计学也不是要
: 研究概率论，而是处理经验事实，实现对未知事物的判断。这是统计学的根本使命。
: 就这个问题来说，不存在三种性别情形发生的理论概率，因而不可假设。我们只能从样
: 本表现作出直观而可变的推断。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 7 I totally agree with you, seriously.
在某种意义上，所谓的概率就是在度量人对认知对象的可知性或知性程度。
扔硬
【在 s*****r 的大作中提到】
:
: ===========================
: 为什么“不存在三种性别情形发生的理论概率”？人类不知道并不代表不存在。你是信
: 教的（？），上帝知道么？
: 更进一步，即便你的新理论，也是讨论随机的。但是，某种程度上，没有随机的。如果
: 所有的一切的条件都知道的话，也许也是fixed.很遗憾，人类目前没法知道。就用扔硬
: 币这个例子吧，你扔出去，如果所有的条件都知道的话，是头是尾就知道了。假设的意
: 思，就是局限于我们所能知道的，从而给出一定的结果。
|
g********r
发帖数: 8017 | 8 我来帮你发展你的理论吧。
关键是不要再用“统计学”这个词。改用别的比如“数据科学”。数据科学当然未必是
概率统计类的。计算机的搞deterministic算法，即使不考虑不确定性这个概念，仍然
可以解决很多问题。物理化学，药动药代里，很多经验曲线还在用，虽然有统计的根但
未必搞致信区间。
所以呢，不要纠缠“统计”不放。外面的世界大有作为。到别的版去发展一下吧。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 多谢。我提出这个问题就是想要说明，概率论在统计学里不是万能的。统计学也不是要
: 研究概率论，而是处理经验事实，实现对未知事物的判断。这是统计学的根本使命。
: 就这个问题来说，不存在三种性别情形发生的理论概率，因而不可假设。我们只能从样
: 本表现作出直观而可变的推断。
|
s*****r
发帖数: 790 | 9 那就是你承认你说的“不存在三种性别情形发生的理论概率”是错的了？
【在 T*******I 的大作中提到】
: I totally agree with you, seriously.
: 在某种意义上，所谓的概率就是在度量人对认知对象的可知性或知性程度。
:
: 扔硬
|
T*******I
发帖数: 5138 | 10 你好大的口气。你以为你代表统计学？
【在 g********r 的大作中提到】
: 我来帮你发展你的理论吧。
: 关键是不要再用“统计学”这个词。改用别的比如“数据科学”。数据科学当然未必是
: 概率统计类的。计算机的搞deterministic算法，即使不考虑不确定性这个概念，仍然
: 可以解决很多问题。物理化学，药动药代里，很多经验曲线还在用，虽然有统计的根但
: 未必搞致信区间。
: 所以呢，不要纠缠“统计”不放。外面的世界大有作为。到别的版去发展一下吧。
|
|
|
T*******I
发帖数: 5138 | 11 那就请允许我说得严谨一点：
对于人类来说，不存在三种性别情形发生的已知的理论概率。
【在 s*****r 的大作中提到】
: 那就是你承认你说的“不存在三种性别情形发生的理论概率”是错的了？
|
g********r
发帖数: 8017 | 12 真是什么什么咬吕洞宾。。。。。洗洗睡了。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 你好大的口气。你以为你代表统计学？
|
s*****r
发帖数: 790 | 13 所以你也是认为，你的理论中所提到的随机，也必须是基于一定的假设（条件）了？
你不觉得荒谬么？没有什么东西从终极来说是随机的，都是固定的，你还在这里妄谈什
么随机？
【在 T*******I 的大作中提到】
: 那就请允许我说得严谨一点：
: 对于人类来说，不存在三种性别情形发生的已知的理论概率。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 14 既然你我都承认我们对fixed的外部世界不可全知，所以，我想请问你，你可以假设一
个不知道的东西吗？
【在 s*****r 的大作中提到】
: 所以你也是认为，你的理论中所提到的随机，也必须是基于一定的假设（条件）了？
: 你不觉得荒谬么？没有什么东西从终极来说是随机的，都是固定的，你还在这里妄谈什
: 么随机？
|
g******n
发帖数: 339 | 15 首先你要区分纯数学理论和应用的数学模型。纯数学理论，比如说， 群论，在某种意
义上是可以自圆其说的一个完美系统。可是完美的东西在现实中并不存在。如果你要把
完美的数学理论和实际联系起来并加以应用，可以说， 所有的模型都必然是对现实世
界的一种粗糙的近似， 因为现实太复杂，数学模型还是太简单。概率模型当然也不完
美。Cox 说： all models are wrong, some are useful. 不完美的数学模型还是有用
的， 比如概率模型，至少提供了一种粗略的量化不确定性的方法。至于你说的什么第
三种性别的发生概率，我想纯数学家不会有什么兴趣吧。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 古典概型是在抛硬币的试验基础上发展起来的。这个模型是最简单的概率模型，因为硬
: 币只有两面且被假定为质地均匀一致，因而在试验中服从大数法则，两面各自朝上的概
: 率理论上都是0.5.
: 现在，给定一个人群，一般而言人有两种性别之差，如果套用上述硬币模型，男女发生
: 的概率似乎都应该是0.5。如果该人群中存在性别畸变（我是学医出生的，知道这种情
: 形并非个案或罕见），那么，在kolmogrov的样本空间{男、女、性别畸变}里各中性别
: 发生的概率从理论上应该如何计算？
: 我的想法是，没有办法从数学理论上计算三种性别发生的概率，而只能从实际样本中来
: 估计。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 16 我比较同意你的阐述。不过，不敢苟同Cox的观点。这是他在为自己的方法论中的错误
打圆场。当然，Cox是非常伟大的统计学家，因为他提出的生存分析方法的基本逻辑几
乎完全正确，唯一需要改进的地方就是应该用期望似然估计取代最大似然估计作为模型
选择的criterion。这是他无论如何没有想到的地方，因为在他的时代，最优化是一个
被公认为完美无缺的数学方法，但这是一个在统计学领域完全错误的思想和分析逻辑。
我举这个例子的目的是要说明，概率论没有办法解决这个问题，因为一旦第三要素被考
虑进来后，每一要素发生的概率都在[0，1]空间。
【在 g******n 的大作中提到】
: 首先你要区分纯数学理论和应用的数学模型。纯数学理论，比如说， 群论，在某种意
: 义上是可以自圆其说的一个完美系统。可是完美的东西在现实中并不存在。如果你要把
: 完美的数学理论和实际联系起来并加以应用，可以说， 所有的模型都必然是对现实世
: 界的一种粗糙的近似， 因为现实太复杂，数学模型还是太简单。概率模型当然也不完
: 美。Cox 说： all models are wrong, some are useful. 不完美的数学模型还是有用
: 的， 比如概率模型，至少提供了一种粗略的量化不确定性的方法。至于你说的什么第
: 三种性别的发生概率，我想纯数学家不会有什么兴趣吧。
|
w****a
发帖数: 114 | 17 陈先生在哪里学的概率论？
【在 T*******I 的大作中提到】
: 我比较同意你的阐述。不过，不敢苟同Cox的观点。这是他在为自己的方法论中的错误
: 打圆场。当然，Cox是非常伟大的统计学家，因为他提出的生存分析方法的基本逻辑几
: 乎完全正确，唯一需要改进的地方就是应该用期望似然估计取代最大似然估计作为模型
: 选择的criterion。这是他无论如何没有想到的地方，因为在他的时代，最优化是一个
: 被公认为完美无缺的数学方法，但这是一个在统计学领域完全错误的思想和分析逻辑。
: 我举这个例子的目的是要说明，概率论没有办法解决这个问题，因为一旦第三要素被考
: 虑进来后，每一要素发生的概率都在[0，1]空间。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 18 在国内读硕士期间学了一点点。另外，考研究生前自学了一点点。再就是后来做分段回
归分析的方法学研究前读了数学专业的《概率论基础》的前100页。这方面的知识少的
可怜啊，所以我说我不懂概率论。
【在 w****a 的大作中提到】
: 陈先生在哪里学的概率论？
|
w****a
发帖数: 114 | 19 恩。能够感觉到一点点，所以有的时候能够感觉到和你交流有一点点障碍。
概率论很好玩，建议随便看看，也许会有兴趣，如果真是这样，很多本科数学的东西也
应该会感兴趣。
统计毕竟还要依靠数学，虽然不是完全依靠，有一些比较solid的数学知识是很有必要
的，特别是对于做科学研究而言。当然仁者见仁，智者见智。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 在国内读硕士期间学了一点点。另外，考研究生前自学了一点点。再就是后来做分段回
: 归分析的方法学研究前读了数学专业的《概率论基础》的前100页。这方面的知识少的
: 可怜啊，所以我说我不懂概率论。
|
d******e
发帖数: 7844 | 20 这句话是Box说的，Fisher的女婿，呵呵。
【在 g******n 的大作中提到】
: 首先你要区分纯数学理论和应用的数学模型。纯数学理论，比如说， 群论，在某种意
: 义上是可以自圆其说的一个完美系统。可是完美的东西在现实中并不存在。如果你要把
: 完美的数学理论和实际联系起来并加以应用，可以说， 所有的模型都必然是对现实世
: 界的一种粗糙的近似， 因为现实太复杂，数学模型还是太简单。概率模型当然也不完
: 美。Cox 说： all models are wrong, some are useful. 不完美的数学模型还是有用
: 的， 比如概率模型，至少提供了一种粗略的量化不确定性的方法。至于你说的什么第
: 三种性别的发生概率，我想纯数学家不会有什么兴趣吧。
|
