統計的推論の目的のための特定のテスト基準の使用と解釈について

以前の論文*では、特定の統計的問題の解決において採用される推論の段階を論理的な順序に配置する重要性を強調しようとしました。与えられたサンプルZが母集団Hから引かれた可能性をテストする際、私たちは通常の生活の判断に使用されると思われる単純な原則から出発しました。それは、仮説に対する信頼度は、代替仮説の相対的な確率または不確実性によって依存するというものです。この観点から、XがHIから無作為に引かれたという仮説を受け入れる信頼度の度合いをスケールするのを助ける基準は、代替仮説の確率（特定の方法で定義された）が相対的に大きくなるにつれて減少するものでなければなりません。もちろん、実際には、任意の単一の数値基準で形成する判断の信頼度をスケールすることは不可能です。なぜなら、ほぼ常に正確に表現できない先験的条件や制限が存在するためです。それでも、理想的な状況を現実と一致させることが不可能かもしれないが、何らかの形の数値的尺度はガイドや制御のために不可欠です。前の論文では、尤度の基準を使用しました。他の形の基準が存在するか、またはこの基準が異なる方法で解釈できる可能性は非常に高いですが、私たちの目的は、すでに使用されているさまざまなサンプリングテストを結びつける単一の原則を見つけ、新しい問題にも拡張できるものであることでした。