July 4th, 2020

Самое основное о статистической значимости

Поскольку при разговорах о дизайн-распознавании речь идёт о статистической значимости, считаю полезным выписать для удобства самое основное из области статистического тестирования гипотез.

Для начала -- терминология.

  • Под наблюдением x мы будем иметь в виду наблюдение функциональной сложности в организме или в его подсистемах, количество которой превышает пороговое для дизайн-распознавания. Пороговое значение выводится эмпирически, как показано моей записке "Дизайн-распознавание: Основные понятия" (там же см. определение функциональной сложности). Это пороговое значение сложности (оптимистическая для эволюции верхняя граница) составляет 140 функциональных бит. Оно отражает максимум возможностей эволюции при множестве благоприятных для неё допущений.

  • Под нулевой гипотезой H0 объяснения наблюдения x имеется в виду эволюционная или иная гипотеза, не привлекающая деятельность внешнего интеллектуального агента: H0: ДИЗАЙН(x) = False.

  • И, наконец, под альтернативной гипотезой H1 мы будем подразумевать гипотезу дизайна: H1: ДИЗАЙН(x) = True.

Измерение функциональной сложности

Collapse )

Статистическая значимость

Collapse )

Статистическая мощность

Collapse )

Z-тест и Z-статистика

Collapse )