信賴區間

統計學名詞

統計學中,一個機率樣本信賴區間(英語:confidence intervalCI),是對產生這個樣本的母體母數分布parametric distribution)中的某一個未知母數值,以區間形式給出的估計。相對於點估計point estimation)用一個樣本統計量估計母數值,信賴區間還蘊含了估計的精確度的資訊。在現代機器學習中越來越常用的信賴集合confidence set)概念是信賴區間在多維分析的推廣[1]

信賴區間在頻率學派中間使用,其在貝氏統計中的對應概念是可信區間英語credible intervalcredible interval)。兩者建立在不同的概念基礎上的,貝氏統計將分布的位置母數視為隨機變數,並對給定觀測到的數據之後未知母數的事後分布進行描述,故無論對隨機樣本還是已觀測數據,構造出來的可信區間,其可信水準都一個合法的機率[2];而信賴區間的信心水準,只在考慮隨機樣本時可以被理解為一個機率。

定義

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對隨機樣本的定義

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定義信賴區間最清晰的方式是從一個隨機樣本出發。考慮一個一維隨機變數 服從分布 ,又假設  的母數之一。假設我們的數據採集計劃將要獨立地抽樣 次,得到一個隨機樣本 ,注意這裡所有的 都是隨機的,我們是在討論一個尚未被觀測的數據集。如果存在統計量(統計量定義為樣本 的一個函數,且不得依賴於任何未知母數) 滿足 使得:

 

則稱 為一個用於估計母數  信賴區間,其中的, 稱為信心水準 假說檢定中也稱為顯著水準

對觀測到的數據的定義

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接續隨機樣本版本的定義,現在,對於隨機變數 的一個已經觀測到的樣本 ,注意這裡用小寫x表記的 都是已經觀測到的數字,沒有隨機性了,定義基於數據的 信賴區間為:

 

注意,信賴區間可以是單尾或者雙尾的,單尾的信賴區間中設定 或者 ,具體前者還是後者取決於所構造的信賴區間的方向。

初學者常犯一個概念性錯誤,是將基於觀測到的數據所同樣構造的信賴區間的信心水準,誤認為是它包含真實未知母數的真實值的機率。正確的理解是:信心水準只有在描述這個同樣構造信賴區間的過程(或稱方法)的意義下才能被視為一個機率。一個基於已經觀測到的數據所構造出來的信賴區間,其兩個端點已經不再具有隨機性,因此,類似的構造的間隔將會包含真正的值的比例在所有值中,其包含未知母數的真實值的機率是0或者1,但我們不能知道是前者還是後者[3]

例子

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例1:常態分布,已知母體變異數 

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 水準的常態信賴區間為:

  (雙尾)
  (單尾)
  (單尾)

以下為方便起見,只列出雙尾信賴區間的例子,且區間中用" "進行簡記:

例2:常態分布,未知母體變異數 

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 水準的雙尾常態信賴區間為:

 

例3:兩個獨立常態樣本

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設有兩個獨立常態樣本  ,樣本大小為  ,估計母體均值之差 ,假設母體變異數未知但相等: (如果未知且不等就要應用Welch公式英語Welch's t-test來確定t分布的自由度)  水準的雙尾常態信賴區間為:

 ,其中  分別表示  的樣本標準差。

常見誤解

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從常態分布產生的50個樣本中得出的50個信賴區間

信賴區間及信心水準常被誤解,出版的研究也顯示出既使是專業的科學家也常做出錯誤的詮釋。[4][5][6][7][8][9]

  • 以95%的信賴區間來說,建構出一個信賴區間,不代表分布的母數有95%的機率會落在該信賴區間內(也就是說該區間有95%的機率涵蓋了分布母數)。 [10]依照嚴格的頻率學派詮釋,一旦信賴區間被建構完全,此區間不是涵蓋了母數就是沒涵蓋母數,已經沒有機率可言。95%機率指的是建構信賴區間步驟的可靠性,不是針對一個特定的區間。[11]內曼本人(信賴區間的原始提倡者)在他的原始論文提出此點:[12]

    「在上面的敘述中可以注意到,機率是指統計學家在未來關心的估計問題。事實上,我已多次說明,正確結果的頻率會趨向於α。考慮到一個樣本已被抽取,[特定端點]也已被計算完成。我們能說在這個特定的例子裡真值[落到端點中]的機率等於α嗎?答案明顯是否定的。母數是未知的常數,無法做出對其值的機率敘述……」

Deborah Mayo針對此點進一步說道:[13]

「無論如何必須強調,在看到[資料的]數值後,Neyman–Pearson理論從不允許做出以下結論,特定產生的信賴區間涵蓋了真值的機率或信心為(1 − α)100%。Seidenfeld的評論似乎源於一種(並非不尋常的)期望值,Neyman–Pearson信賴區間能提供他們無法合理提供的,也就是未知母數落入特定區間的機率大小、信心高低或支持程度的測度。隨著Savage (1962)之後,母數落入特定區間的機率可能是指最終精密度的測度。最終精密度的測度令人嚮往而且信賴區間又常被(錯誤地)解釋成可提供此測度,然而此解釋是不被保證的。無可否認的,『信賴』二字助長了此誤解。」

  • 95%信賴區間不代表有95%的樣本資料落在此信賴區間。
  • 信賴區間不是樣本母數的可能值的確定範圍,雖然它常被啟發為可能值的範圍。
  • 從一個實驗中算出的一個95%信賴區間,不代表從不同實驗得到的樣本母數有95%落在該區間中 [8]

構造法

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一般來說,信賴區間的構造需要先找到一個樞軸變量pivotal quantity,或稱pivot),其表達式依賴於樣本以及待估計的未知母數(但不能依賴於母體的其它未知母數),其分布不依賴於任何未知母數。

下面以上述例2為例,說明如何利用樞軸變量構造信賴區間。對於一個常態分布的隨機樣本 ,可以證明(此證明對初學者並不容易)如下統計量互相獨立

  

它們的分布是:

  

所以根據t分布的定義,有

 

於是反解如下等式左邊括號中的不等式

 

就得到了例2中雙尾信賴區間的表達式。

與母數檢定的聯繫

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有時,信賴區間可以用來進行母數檢定。例如在上面的例1中構造的雙尾 水準信賴區間,可以用來檢定具有相應的顯著水準 雙尾對立假說,具體地說是如下檢定: 常態分布母體,知道母體變異數  顯著水準下檢定:

  vs  

檢定方法是:當(且唯若)相應的 水準信賴區間不包含 時拒絕虛無假說 

例1中構造的雙尾 水準信賴區間也可以用來檢定如下兩個顯著水準為 單尾對立假設:

  vs  

  vs  

檢定方法是完全類似的,比如對於上述第一個單尾檢定 ,若且唯若雙尾信賴區間的左端點大於 時拒絕虛無假說。

參考文獻

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  1. ^ Brittany Terese Fasy; Fabrizio Lecci; Alessandro Rinaldo; Larry Wasserman; Sivaraman Balakrishnan; Aarti Singh. Confidence sets for persistence diagrams. The Annals of Statistics. 2014, 42 (6): 2301–2339. 
  2. ^ Box, George EP; Tiao, George C. Bayesian inference in statistical analysis. John Wiley & Sons. 2011. 
  3. ^ Moore, D; McCabe, George P; Craig, B. Introduction to the Practice of Statistics. San Francisco, CA: Freeman. 2012. 
  4. ^ Kalinowski, Pawel. Identifying Misconceptions about Confidence Intervals (PDF). 2010 [2021-12-22]. (原始內容 (PDF)存檔於2022-01-21). 
  5. ^ Archived copy (PDF). [2014-09-16]. (原始內容 (PDF)存檔於2016-03-04). 
  6. ^ Hoekstra, R., R. D. Morey, J. N. Rouder, and E-J. Wagenmakers, 2014. Robust misinterpretation of confidence intervals. Psychonomic Bulletin Review, in press. [1]頁面存檔備份,存於網際網路檔案館
  7. ^ Scientists』 grasp of confidence intervals doesn’t inspire confidence頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), Science News, July 3, 2014
  8. ^ 8.0 8.1 Greenland, Sander; Senn, Stephen J.; Rothman, Kenneth J.; Carlin, John B.; Poole, Charles; Goodman, Steven N.; Altman, Douglas G. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. European Journal of Epidemiology. April 2016, 31 (4): 337–350. ISSN 0393-2990. PMC 4877414 . PMID 27209009. doi:10.1007/s10654-016-0149-3. 
  9. ^ Helske, Jouni; Helske, Satu; Cooper, Matthew; Ynnerman, Anders; Besancon, Lonni. Can Visualization Alleviate Dichotomous Thinking? Effects of Visual Representations on the Cliff Effect. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)). 2021-08-01, 27 (8): 3397–3409. ISSN 1077-2626. PMID 33856998. S2CID 233230810. arXiv:2002.07671 . doi:10.1109/tvcg.2021.3073466. 
  10. ^ Morey, R. D.; Hoekstra, R.; Rouder, J. N.; Lee, M. D.; Wagenmakers, E.-J. The Fallacy of Placing Confidence in Confidence Intervals. Psychonomic Bulletin & Review. 2016, 23 (1): 103–123. PMC 4742505 . PMID 26450628. doi:10.3758/s13423-015-0947-8. 
  11. ^ 1.3.5.2. Confidence Limits for the Mean. nist.gov. [2014-09-16]. (原始內容存檔於2008-02-05). 
  12. ^ Neyman, J. Outline of a Theory of Statistical Estimation Based on the Classical Theory of Probability. Philosophical Transactions of the Royal Society A. 1937, 236 (767): 333–380. Bibcode:1937RSPTA.236..333N. JSTOR 91337. doi:10.1098/rsta.1937.0005 . 
  13. ^ Mayo, D. G. (1981) "In defence of the Neyman–Pearson theory of confidence intervals"頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), Philosophy of Science, 48 (2), 269–280.

參考書目

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