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  • 假设检验

    变量之间可以正相关,也可以负相关

      观察数据变量的好办法,即搞清楚这些变量是正相关还是负相关。若以中国变量增大意味着另一种变量也增大,则为正相关;若一种变量增大意味着另一种变量减少,则为负相关。可以将正负相关的变量关系编织成一个模型。

      各种变量之间是相互影响的,一种变量发生改变则与之相关的其他变量必然会收到影响

    现实世界中的各种原因呈网络关系,而非线性关系

      线性等于直觉,但过于简单,不精准。要视野开阔,看出因果关系网络。

    假设检验

      从有效的数据信息中提取出各种假设,并一一验证。假设检验的核心是证伪。请勿试图选出最合理的假设,只需剔除无法证实的假设----这就是假设检验的基础:证伪。

    进行假设检验时,要使用证伪法,而回避满意法(选出看上去最可信的一个假设的方法)。但并非所有假设都一定能被证伪,比如,某些证据可能会对假设不利,却无法推翻假设

    优秀分析师的理想是找到复杂问题的非自觉答案。

      根据证据剔除不可能的假设之后,若无法对剩余假设进行证伪,则可以对假设进行评级,不利证据越少的排在越前面。将假设与证据逐条进行比较,看看哪种假设具有最强的数据支持。

    诊断性:是证据所具有的一种功能,能够帮助你评估所考虑的假设的相对似然,如果证据具有诊断性,就能版主对假设进行排序。

      进行假设检验时,重点是要识别和找出诊断证据,非诊断证据不会带来任何进展。将证据与待鉴别的假设列表确定诊断强度。以便选出强调最大的假设。

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