Nếu bạn lật một đồng xu và nhận được 268 đầu và 98 đuôi, bạn có thể tính xác suất đồng xu đó có nhiều cách. Một quan sát heuristic đơn giản sẽ có khả năng kết luận rằng một đồng tiền như vậy là không công bằng. Tôi đã tính giá trị p trong R bằng:
> coin <- pbinom(98, 366, 0.5)
> coin*2
[1] 2.214369e-19
Giá trị này nhỏ hơn 0,05, vì vậy chúng tôi bác bỏ giả thuyết rằng đó là một đồng tiền công bằng.
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn nói rằng cùng một đồng tiền đã hạ cánh về phía nó 676 lần trong phiên tòa. Theo kinh nghiệm, bạn có thể sẽ đi đến kết luận tương tự, nhưng liệu các bài kiểm tra tiền xu công bằng điển hình có còn hiệu lực không?
Dưới đây là một biểu đồ để minh họa vấn đề:
Các phương pháp hợp lệ để kiểm tra giả thuyết rằng có xác suất tương đương rằng một sự kiện xảy ra trong các khu vực bóng mờ?
LƯU Ý: có 629 chuyển động tích cực (413 âm) trong hình minh họa biểu đồ.
Mã R tạo dữ liệu:
require("quantmod")
ticker <- getSymbols("SLV")[,6]
change <- (ticker - lag(ticker, 24)) / lag(ticker, 24)
change <- na.locf(change, na.rm=TRUE)
# some other calculations
dens <- density(change)
plot(dens)
# some formatting stuff
