友情提示：如果本网页打开太慢或显示不完整，请尝试鼠标右键“刷新”本网页！
女士品茶-第14部分
快捷操作: 按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页 按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页 按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部! 如果本书没有阅读完，想下次继续接着阅读，可使用上方 "收藏到我的浏览器" 功能 和 "加入书签" 功能！
饬四温岢龅姆椒ǎＮ抑荒芩担游乙豢吹秸馄畚目迹揖秃苋险娴囟了易蛱煳一购茏邢傅囟亮四温┦慷哉馄畚牡牟钩渥柿稀Ｎ抑傅氖悄温┦康闹眯沤缦蕖Ｎ也惶邪盐盏厮担饫锏摹爸眯拧笔遣皇且桓觥爸眯殴罴啤薄�
鲍利接着举了一个例子说明奈曼的置信区间，然后继续说道：
这个方法真的会将我们引向深入吗？我们会比艾萨克？托德亨特（Isaac Todhunter，一位19世纪末的概率学家）知道的更多吗？它会让我们超越K？皮尔逊和埃奇沃思（Edgeworth，数理统计发展早期的先驱之一）吗？它真的会引领我们到我们所需要的地方去吗？就是说我们所从中抽取样本的总体其比重会正好落在这些界限内吗？我看并不见得，……我不知道我是否已把我的想法表达清楚了，……自从我看到这个方法，我就觉得它是个难题。其理论陈述没有说服力，除非有人能说服我，否则我还是怀疑它的有效性。
鲍利对置信区间这个新方法的疑惑，是自从置信界限的概念被提出来以后大家对它的普遍迷惑之一。显然，奈曼在推导其结果过程中所用的四行优美的微积分式子，在抽象的概率数学理论上是正确的。它也确实能算出一个概率值。但这个概率值究竟代表什么则并不清楚。数据是观测得来的，参数是固定的值（尽管是未知的），因此参数取某个特定值的概率只有两个结果，或者是100％（如果它就是那个值），或者是0（如果它根本不是那个值）。然而，一个95％的置信区间涉及的是95％的概率。这个概率指的是什么？奈曼在此绕过了这个问题，把他的创造称为置信区间，回避使用概率这个词。但是鲍利及其他同行一眼就看穿了这个手法。
费歇尔也在批判者之中，不过他没有抓住这个要点。他所讨论的内容空洞又含混，而且根本不是奈曼论文里的内容。因为费歇尔根本没有完全弄清楚区间估计值的计算过程。在他的评论里，他所指的是“信念概率”（fiducial probability），而奈曼的论文里并没有这个词汇。长久以来，费歇尔一直试图解决这个问题——怎样确定与一个参数的区间估计相关联的不确定度？费歇尔从一个很复杂的角度来解决这个问题，有点像他的似然函数。不过他很快就证明，用这种方式研究这个公式并不符合概率分布的要求。费歇尔称这个函数为“信念分布”（fiducial distribution），但他后来又违反了他自己的思路，使用了其他人在处理适当概率分布时可能会用到的相同数学方法。费歇尔所希望的结果，是从观测数据中得到参数的一组合理的值。
这也正是奈曼所得的结果，而且如果该参数为正态分布的平均数时，两个方法会得到相同的答案。据此费歇尔认为奈曼窃取了他的偏偏分布的思想，只是换了个名字而已。费歇尔对他的信念分布的研究从来没有取得进一步的发展，因为他的方法在遇到更复杂的参数（比如标准差）时就不管用了。奈曼的方法对处理任何类型的参数都是有效的。费歇尔似乎从未理解这两种方法之间的差异，直到死前他还坚持认为，奈曼的置信区间最多只是他的信念区间（fiducial intervals）概念的推广。他坚信，在碰到足够复杂的问题时，奈曼的显然是推广的方法也不会奏效——就像他自己的信念区间方法一样。
概率与置信水平
不管碰到的问题有多复杂，奈曼的方法没有失败，这也是该方法在统计分析中得到广泛应用的原因之一。奈曼置信区间中的真正问题，倒不是费歇尔所提出的那个，而是鲍利在一开始讨论时就点出来的问题，即这个方法中的概率到底指的是什么？奈曼的回答又回到了现实生活中概率的频数定义上。正如他在这篇论文里所说的（他在稍后的另一篇探讨置信区间的论文里，对这一点做了更清楚的解释），不应该从每一个结论的角度看待置信区间，而应该其视为一个过程。从长期来看，对于一直计算95％的置信区间的统计学家来说，他们将发现，在总次数中，参数的真值将有95％的机会落在所计算的区间内。请注意，对奈曼来说，与置信区间相联系的概率并不是我们“答对”的概率，而是统计学家使用某种方法从长期来看做出正确陈述的频率。这个数字与当前的估计值有多“准确”根本没有任何关系。
尽管奈曼定义这个概念时非常仔细，尽管许多像鲍利这样的统计学家也都非常小心，力图保持对概率概念的清晰理解并使其不被误用，但在科学领域中对置信区间的普遍应用却导致了许多草率的思维。举例来说，有人使用95％的置信区间来表示他有“95％的把握”保证参数的真值会落在这个区间里，这是很普遍的。我们在13章会碰到：L？J？萨维奇和布鲁诺？德费奈蒂（Bruno de Finetti），并介绍他们对个人概率的研究，他们的研究结果证明了使用上述陈述的合理性。但是，计算某人对某一件事的把握程度，与计算一个置信区间完全是两回事。统计文献里有很多文章都谈到，根据一组相同的数据，以萨维奇和德费奈蒂的方法所推导出的参数范围，和以奈曼的方法为基础推导出的置信界限，两者之间是截然不同的。
尽管在奈曼的方法中人们对概率的涵义仍存有疑问，但是奈曼的置信界限已经成为计算区间估计值的标准方法。许多文学家计算90％或95％的置信界限，而且看上去好像他们有把握认为，该区间包含了参数的真值。
时至今日，已无人再谈论或在写作中涉及费歇尔的“信念分布”的话题了。该思想已随费歇尔的去世而消失。费歇尔竭力让他的思想能发挥作用，他做了大量的相当聪明而且非常重要的研究工作，其中有些研究成果已成为当今的主流，而其它部分则仍停留在费歇尔搁笔时的不成熟状态。
在费歇尔的研究过程中，他曾有好几次差点儿就建立一门统计学业的分支学科，也就是他所称的“逆概率”（inverse probability），但每次他都半途而废。逆概率的思想起源于18世纪的一位业余数学家雷韦朗？托马斯？贝叶斯（Reverend Thomas Bayes），贝叶斯与很多同时代的顶尖科学家都有密切的书信往来，并经常提出一些很复杂的数学问题给他们。有一天，他随意玩弄一些概率的标准数学公式，用简单的代数把其中两个式子结合在一起，竟发现一些令他很惊讶的结果。
下一章，我们来谈谈贝叶斯异论（Bayesian heresy），并且看看为什么费歇尔拒绝使用这种逆概率。
第13章 贝叶斯异论
从8世纪的早期，威尼斯共和国是地中海一带的一个主要的强权国家。在其政权鼎盛时期，威尼斯控制了大部分的亚得里亚海岸，以及克里特岛和赛浦路斯岛，同时还垄断了东方通往欧洲的商业贸易路线。威尼斯共和国由一群贵族家族所统治，这些家族之间保持着某种民主的程序。整个国家名义上的领袖是总督，从公元697年该共和国成立起，到1797年被奥地利吞并，总共有150余任总督，有的任期很短，只有1年或不到1年，也有的任期长达34年。在在的总督去世之后，该共和国会遵守一项很复杂的选举程序，他们先从贵族家族的长者当中，以抽签的方式选出一小群元老，这些被选出的元老还会再挑选一些人加入到他们之中，之后再从这一扩大的元老群中以抽签方式选出一小群人。这样的程序进行几次之后，会选出一群最后的总督候选人，总督就在这群人当中产生。
在威尼斯共和国历史的早期，每阶段的抽签都要准备一批大小相同的蜡球，有的蜡球里什么都没有，有的蜡球里面却有一张小纸条，上面写着“元老”二字。到了17世纪，最后几个阶段用的道具是大小完全相同的金球与银球。公元1268年，当多杰？拉伊涅里？泽诺（Doge Rainieri Zeno）总督去世时，在第二阶段有30位元老，于是准备了30个蜡球，其中9个蜡球内藏有“元老”纸条。一个小孩被带过来，他从装有蜡球的篮子中取出一个蜡球，交给第一位元老候选人，这位元老候选人就打开蜡球，看看自己是否能够成为下一阶段的元老候选人。接着，小孩从篮子中取出第二个蜡球，交给第二位元老候选人，第二位再打开蜡球，以此类推。
在小孩选出第一个蜡球前，候选人群中的每个成员被选为下个阶段元老的概率是9/30。如果第一个蜡球是空的，剩下的候选人中每个人有9/29的概率成为下坠估摸元老。但如果第一个蜡球里有纸条，则其余人被选中的机会就剩下8/29。一旦第二个蜡球被选定且被打开，则下一个人被选中成为元老的概率同样会减少或增加，是减少还是增加取决于前次的抽球结果。这样继续抽下去，直到所有的9个纸条都被抽出为止。而在这时，剩下的候选人下一阶段成为元老的概率就降为零。
这是条件概率的一个例子。某一特定候选人被选为下一阶段元老的概率，取决于在他的选择之前被选出的蜡球。J？M？凯恩斯曾指出，所有的概率都是条件概率。用凯恩斯所举的一个例子：从他的图书室的书架上随机地选择一本书，而选中的书是精装本的概率，也是一种条件概率，其条件取决于他的图书室里究竟有多少书，以及他怎样“随机”地选取。一个病人患小细胞肺癌的概率，是以该病人的吸烟史为条件的。对一个控制实验，检验没有处理效果这一零假设所计算出来的P值，是以该实验的设计为条件的。条件概率的重要方面是，某些已知事件（例如在彩票发行过程中，某一组特定数字能赢）的概率，会随前提条件的不同而不同。
在18世纪，为处理条件概率而导出的公式都是根据以下的思想做出的，即条件事件要发生在所研究的事件之前。但是到了18世纪后期，R？T？贝叶斯在摆弄条件概率的公式时，忽然有个惊人的发现，这些公式都是内部对称的！
假设有两个事件在一段时期内发生，就像先洗牌，再发出5张扑克牌。我们称这两个事件分别为“前事件”（the events before）和“后事件”（the events after）。以“前事件”为条件讨论“后事件”的概率是有意义的。如果牌没有洗好，当然会影响玩家得到一对A的概率。贝叶斯发现，我们也可以“后事件”为条件计算“前事件”发生的概率。这是没有道理的。就像玩家已经拿到一对A之后，再来确定整副牌里有4张A的概率。或是已知一个病人已患了肺癌，再来计算他是吸烟者的概率。或者是已经知道了有个叫C？A？史密斯的人是唯一得到大奖的人，然后再计算州立彩票游戏公平不公平的概率。
贝叶斯把这些计算结果搁置起来，没有发表。在他死后，这些论文才被发现，而后才被发表出来。从那里起，贝叶斯定理 就困扰着许多统计分析数学家。绝对不是毫无道理，贝叶斯将条件概率倒转过来反倒很有意义。当流行病学家试图想找出某种罕见医学病状的可能原因时，例如雷氏症候群（Reye’s syndrome），他们通常是利用病例控制研究方法（casecontrol study），在这种研究中，他们首先搜集一组患有该病症的病人，然后拿去与控制组的病人做比较，控制组的病人没有患这种疾病，但在其他方面与患有这种疾病的病人类似。于是，流行病学家在已知控制组病人已患有该疾病的条件下，计算某些先前治疗或先前条件导致该病的概率。吸烟对心脏病和肺癌都有影响，就是这样首次被发现的。镇静剂对新生儿畸形的影响，也是从这种病例控制研究中发现的。
直接应用贝叶斯定理，可以把条件概率反转过来，比这更为重要的，是使用贝叶斯定理估计分布的参数。有一种建议，可以把一项分布的参数本身看作是随机的，然后计算与这些参数相关的概率。例如，我们可能想要比较两种癌症治疗方法，并希望得到结论说“我们有95％的把握认为使用治疗方法A会比使用治疗方法B的5年期存活率高”。我们只要应用贝叶斯定理一两次就可以解决这个问题。
关于“逆概率”的问题
有很多年，以这种方式使用贝叶斯定理被认为是一种不适当的作法。当用于参数时，关于概率代表什么涵义有很多质疑。毕竟皮尔逊革命（Pearsonian revolution）的整个基础在于，科学的测量结果本身不再是我们所感兴趣的问题，相反，正如K？皮尔逊所指出的那样，我们所感兴趣的是这些测量结果的概率分布，而科学的调查研究的目的就是要估计出控制这些分布的那些参数值（固定的但却是未知的）。所以，如果这些参数被视为是随机的（而且以观测的测量结果为条件），那么这种方法就不再有这样清楚的意义了。
在20世纪的早些年，统计学家非常谨慎，避免使用人们所说的“逆概率”。有一次在皇家统计学会上，对费歇尔的一篇早期论文进行讨论时，就有人质疑他使用了逆概率，他坚定地为自己辩护，否认这项可怕的指控。在第一篇关于置信区间的论文里，奈曼似乎使用了逆概率的概念，但只是作为一个数学方法，用来得到一个计算结果，而在他的第二篇论文里，他证明不了不用贝叶斯定理也能得到相同的结果。到了20世纪60年代，为种方法的潜在力量与用途已开始吸引越来越多的研究者跟踪研究，这个贝叶斯异论变得越来越受尊重了。到了20世纪末，它已经达到了如此高的接受水平，如今在一些期刊像《统计年报》（Annals of Statistics）和《生物统计》上，几乎半数以上的文章现在都使用贝叶斯方法。不过，贝叶斯方法的应用仍然会经常遭到质疑，尤其是在医学领域。
在解释贝叶斯异论时碰到的一个困难是，目前有好几种不同的分析方法，而这些方法的应用又至少有两种完全不同的哲学基础。长期以来，看上去好像完全不同的思想却经常贴着相同的标签——贝叶斯。后面我将说明贝叶斯异论的两个种理论：贝叶斯层次模型（Bayesian hierarchal model）和个人概率（personal probability）。
贝叶斯层次模型
20世纪70年代早期，由于弗雷德里克？莫斯特勒（Frederidck Mosteller）和大卫？华莱士（David Wallace）早期的工作和贡献，原文分析的统计方法有了很大的进展，他们俩人曾运用统计方法来判定《联邦主义论文集》（Federalist）中一些匿名文章的作者。自1787年，在纽约州带头鼓动通过新的美国宪法期间，詹姆士？麦迪逊（James Madison）、亚力山大？汉密尔顿（Alexander Hamilton）和约翰？杰伊（John Jay）写了大约70篇文章，支持通过宪法。但这些文章都是匿名发表的。19世纪初，汉密尔顿与麦迪逊两人开始确认这些两个人都声称有著作权的论文，其中有12篇文章他们都认为是自己写的 。
在用统计方法对这些署名有争议性的文章进行分析时，莫斯特勒与华莱士找出了几百个无“特定内容”的英文词汇，如“if”、“when”、“because”、“over”、“whilst”、“as”、“and”等。这些字在句子里只有语法上的意义，本身并没有什么特定的含义，这些字的使用主要取决于作者的语言使用习惯。在这上百个没什么特定含义的字里，他们发现，大约有30个字在这两位作者的其他著作中使用频率不同。
例如，麦迪逊使用“upon”这个字的频率，是每千字平均0。23次，但汉密尔顿对这个字的使用频率很高，平均每千字高达3。24次（在12篇署名有争议的文章里，有11篇根�
快捷操作: 按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页 按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页 按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部!
温馨提示： 温看小说的同时发表评论，说出自己的看法和其它小伙伴们分享也不错哦！发表书评还可以获得积分和经验奖励，认真写原创书评 被采纳为精评可以获得大量金币、积分和经验奖励哦！