把两组数据给它,让它分析差异是否显著。
它给出的 p 值和结论看起来很专业,但我用统计库算了一遍,对不上。
原因:它不真的做计算,是根据「看起来像」的模式生成数字。
正确做法:
- 计算部分用代码,不用模型
- 模型只做解释和文案
- 交叉验证:让它输出计算步骤,人工核
现在我的流程:脚本算指标和显著性,模型写结论。分工清楚,不会出数字错误。
原则:凡是需要精确计算的地方,都不要让模型直接给数。
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把两组数据给它,让它分析差异是否显著。
它给出的 p 值和结论看起来很专业,但我用统计库算了一遍,对不上。
原因:它不真的做计算,是根据「看起来像」的模式生成数字。
正确做法:
现在我的流程:脚本算指标和显著性,模型写结论。分工清楚,不会出数字错误。
原则:凡是需要精确计算的地方,都不要让模型直接给数。