Парадокс Линдли

Парадокс Линдли — это контринтуитивная ситуация в статистике, при которой байесовский и  подходы к задаче проверки гипотез дают различные результаты при определённых выборах априорного распределения. Проблема разногласия между двумя подходами обсуждалась в книге Гарольда Джеффриса 1939 года. Проблема стала известна как парадокс Линдли после того, как Деннис Линдли высказал несогласие с парадоксом в статье 1957.

Хотя ситуация описывается как парадокс, различие байесовского и частотного подходов можно объяснить как использования их для ответа на фундаментально различные вопросы, а не действительного разногласия между двумя методами.

Как бы то ни было, для большого класса априорные разности между частотным и байесовским подходами вызваны сохранением уровня значимости. Как Линдли понял: «теория не может обосновать практику сохранения уровня значимости» и даже «некоторые вычисления, сделанные профессором Пирсоном в обсуждении этой статьи подчёркивают, насколько уровень значимости может меняться с изменением размера выборки, если потери и априорные вероятности остаются неизменными». Фактически, если критичное значение растёт с ростом размера выборки достаточно быстро, рассогласование между частотным и байесовским подходами становится ничтожным.

Описание парадокса 
Рассмотрим результат  некоторого эксперимента с двумя возможными объяснениями, гипотезами  и , и некоторым априорным распределением , представляющим неопределённость, какая гипотеза более точна перед рассмотрением .

Парадокс Линдли обнаруживается в случае:
 Результат  оказывается «значимым» для частотного теста гипотезы , показывающим значимое свидетельство к отбрасыванию гипотезы , скажем, на уровне 5 %.
 Апостериорная вероятность гипотезы , задаваемая результатом  высока, что убедительно свидетельствует о том, что гипотеза  больше согласуется с , чем гипотеза .

Эти результаты могут случиться в одно и то же время, если  очень специфично,  более размыто, а априорное распределение не даёт предпочтения ни одному из них, как показано ниже.

Численный пример 
Мы можем проиллюстрировать парадокс Линдли численным примером. Представим себе город, в котором родились 49581 мальчиков и 48870 девочек за определённый период времени. Наблюдаемая доля  мальчиков составляет 49581/98451 ≈ 0,5036. Мы предполагаем, что число рождений мальчиков является биномиальной переменной с параметром . Мы хотим проверить, равно ли  0,5 или другому значению. То есть наша нулевая гипотеза гласит: , а альтернативной гипотезой будет .

Частотный подход 
Частотный подход проверки  заключается в вычислении p-значения, вероятности наблюдения доли мальчиков не менее  в предположении, что гипотеза  верна. Поскольку число рождений большое, мы можем использовать нормальную аппроксимацию для доли рождения мальчиков , с  и  для вычисления

Мы также будем удивлены, если рассмотрим рождение 48870 девочек, то есть , так что частотный тест обычно осуществаляет двухстороннюю проверку, для которой p-значение было бы . В обоих случаях p-значение меньше уровня значимости  в 5%, так что частотный подход отвергает гипотезу  как несогласующуюся с наблюдаемыми данными.

Байесовский подход
Предполагая, что нет причин для предпочтения одной гипотезы другой, байесовский подход заключается в назначении априорных вероятностей , однородного распределения для  для гипотезы  и, затем, вычисления апостериорной вероятности для  с помощью теоремы Байеса,

После наблюдения рождения  мальчиков из  новорождённых мы можем вычислить апостериорную вероятность каждой гипотезы с помощью функции распределения масс для биномиальной переменной,

где  является бета-функцией.

Из этих значений мы находим апостериорную вероятность , которая строго предпочитает  перед .

Два подхода, частотный и байесовский, оказываются в конфликте, а это и есть «парадокс».

Примирение байесовского и частотного подходов
Однако, по меньшей мере, в примере Линдли, если мы возьмём последовательность уровней значимости , таких, что  с  , то апостериорная вероятность нулевой гипотезы стремится к 0, что согласуется с отказом от нулевой гипотезы. В нашем числовом примере, если принять , в результате получим уровень значимости 0,00318, так что частотный подход не будет отбрасывать нулевую гипотезу, которая в общих чертах согласуется с байесовским подходом.

Если используется информативное априорное распределение и проверка гипотезы, более похожей на гипотезу в частотном подходе, парадокс исчезает.

Например, если мы вычисляем апостериорное распределение , используя однородное априорное распределение с  (то есть ), мы получим

 

Если мы используем это для проверки вероятности, что новорождённый более вероятно будет мальчиком, чем девочкой, то есть , мы получим:

Другими словами, очень похоже, что пропорция рождения мальчиков выше 0,5.

Ни один из анализов не даёт оценку  прямо, но оба могут быть использованы для определения, например, является ли доля рождений мальчиков выше некоторого определённого порога.

Отсутствие действительного парадокса 
Явное расхождение между двумя подходами вызвано комбинацией факторов. Во-первых, частотный подход проверяет  выше без учёта .  Байесовский подход вычисляет  как альтернативу к  и находит, что первая гипотеза больше согласуется с наблюдениями. Это потому, что последняя гипотеза существенно более размыта, так как значение  может быть любым в интервале , что приводит к очень низкой апостериорной вероятности. Чтобы понять, почему, полезно рассмотреть две гипотезы как генераторы наблюдений:
 В гипотезе  мы выбираем  и задаём вопрос, насколько правдоподобно видеть 49581 мальчика при 98451 новорождённом.
 В гипотезе  мы выбираем  случайно между 0 и 1 и задаём тот же вопрос.
Большинство возможных значений для  при гипотезе  очень плохо поддерживаются наблюдениями. По существу, явное несогласие между методами вообще не является несогласием, а являются двумя различными утверждениями относительно данных:
 Частотный подход находит, что  плохо объясняется наблюдениями.
 Байесовский подход находит, что гипотеза  существенно лучше объясняется наблюдениями, чем гипотеза .

Отношение пола новорождённых в 50/50 (мальчиков/девочек) согласно частотному тесту неправдоподобно. Всё же отношение 50/50 является лучшим приближением, чем большинство, но не все другие отношения. Гипотеза  подходила бы наблюдениям много лучше, чем все другие отношения, включая .

Например, из этого выбора гипотезы и априорной вероятности следует утверждение: «Если  > 0,49 и  < 0,51, то априорная вероятность  быть ровно 0,5 равна 0,50/0,51  98 %». Если дано такое сильное предпочтение для , легко видеть, что байесовский подход высказывается в пользу , учитывая, что , даже когда наблюдаемое значение  лежит в  от 0,5. Отклонение более  от  считается значимым в частотном подходе, но значимость отклоняется априорной вероятностью в байесовском подходе.

Если смотреть в другую сторону, мы можем видеть, что априорное распределение существенно плоским с дельта-функцией в точке . Ясно, что является сомнительным. Фактически, если вы попробуете нарисовать вещественные числа как непрерывные, будет логично предположить, что невозможно для заданного параметра .

Более реалистичное распределение для  на альтернативной гипотезе даёт менее удивительные результаты для апостериорной вероятности гипотезы . Например, если мы заменим  на  , то есть оценку максимального правдоподобия для , апостериорная вероятность гипотезы  будет только 0,07 по сравнению с 0,93 для гипотезы  (конечно, нельзя использовать в действительности оценку максимального правдоподобия как часть априорного распределения).

Современное обсуждение
Парадокс продолжает активно обсуждаться.

См. также
Коэффициент Байеса

Примечания

Литература

 

Статистические парадоксы
Байесовская статистика
Проверка статистических гипотез