Теория вероятностей и статистика часто неинтуитивны. То, что выглядит очевидным в первом приближении, может оказаться совсем другим после аккуратного расчёта. Вспомните парадоксы Монти Холла или Симпсона — классические примеры ситуаций, где интуиция нас обманывает.
⏬ Старший аналитик-разработчик в отделе аналитики Поиска и супераппа Поисковых сервисов и ИИ Сослан Табуев предлагает вместе потренировать статистическое чутьё. Попробуйте решить задачу, которую он для вас приготовил.
Два аналитика решили проверить честность монетки. Оба исследуют одну и ту же гипотезу
$$
H_0: p = 0,5
$$
против односторонней альтернативы
$$
H_1: p > 0,5,
$$
то есть проверяют, не выпадает ли орёл чаще положенного честной монете.
♾ Оба наблюдают абсолютно одинаковую последовательность из 12 бросков: 9 раз выпал орёл, 3 — решка. Совпадает даже порядок.
Но у одного аналитика результат статистически значим на уровне 5%, а у другого — нет.
🔵 Одна и та же гипотеза. Одинаковые данные. Почему статистическая значимость различается?
Узнали, какой парадокс лежит в основе задачи? Делитесь решением в комментариях!
⏭️ Ответ опубликуем в одном из следующих постов.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Analytics