医学统计学习 | 引言

引言

为什么抛硬币一面朝上的概率是0.5，这里的概率又是什么意思呢？关于怎么样理解概率，统计学有两大学派。频次学派认为，概率是经过多次试验结果的收敛，也就是说，在实验次数足够大时，可以认为结果的均值就是概率。而多次实验的结果又形成了一个分布，统计检验的目的就是验证你的数据集是否服从于某个常见的分布，如二项分布，泊松分布等等。我们熟悉的双尾检验以及随之获得的p值，就是对分布匹配度的检验。

平均就成了频次学派最重要的手段，不仅概率本身可理解为大量实验结果的均值，期望，方差，回归……都和平均密切关联。

和频次学派不同，贝叶斯学派则认为，既然生活中许多实验没办法真的执行很多次，我们就需要发明一种新的视角来看问题。例如，我们如何评估某一病人是否应该接受胃切除手术呢？显然不能让病人多次手术后，根据预后结果再判断胃切除术的风险和收益。一生中有太多决定只能做一次了。贝叶斯学派提出了一种新视角：我们可以根据先前的经验来判断是否应该进行手术。在实验次数很少的情况下，即便根据先前经验生成的概率，和精准的、理论上的概率有所偏差，这也是当前能提供的最有效的预测。可以看到，贝叶斯学派的观点和生活直觉更接近，但可惜的是，医学统计教科书上对此少有涉及。

1. Bland, An introduction to medical statistics

2. Dekking, A modern introduction to probability and statistics

   写出来的不是新东西，有所错漏还请指正。