Wnioskowanie, estymacja i podejmowanie decyzji z danych
Przeprowadź jeden test statystyczny przy α = 0.05, a będziesz miał 5% szans na wynik fałszywie dodatni. Przeprowadź dwadzieścia niezależnych testów, a nawet jeśli żaden z badanych efektów nie istnieje w rzeczywistości, prawdopodobnie uzyskasz co najmniej jeden „istotny” wynik za sprawą czystego szczęścia. Jest to tzw. problem porównań wielokrotnych, który po cichu psuje ogromną liczbę badań naukowych i eksperymentów ML.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Testowanie wielokrotne