12 在文学中，这两个术语经常被同义地使用或交织在一起。我现在试图在两个术语之间找到明确的区别。在我看来，假设通常是通过模型表达的。因此，即使我们测试零假设与替代假设，从我的角度来看，我们也在进行模型选择。有人可以给我这种区别的直观描述吗？ hypothesis-testing model-selection regression-strategies — 社会 source 2 通过将鼠标悬停在标签上，您可以查看Wiki摘录，以进行假设检验和模型选择。尽管他们很简短，但他们似乎很好地回答了您的问题。 — ub
15 对我而言，区别在于，使用假设检验时，人们正在考虑模型参数的对比，而没有考虑更改模型的想法。例如，在ANOVA中，人们比较聪明，在比较5个组并发现其中两个组具有相似的均值时，不会将4自由度测试转换为3 df测试。制定模型的人经常犯一个基本错误，即根据统计检验/比较来选择模型中应该包含哪些参数，而没有意识到这会偏向事物（尤其是）。我刚刚提到的示例，的无偏估计FFFFσ2σ2σ2σ2 来自具有5个回归参数的模型（总体截距+ 4个指标变量）。 模型选择通常涉及（危险地）选择 在一组相互竞争的模型家族或分布中 其中 S的关系是在模型XX 每个应该如何建模（例如，考虑非线性项）XX — 弗兰克·哈雷尔 source 1 谢谢你的回答。让我举一个我仍然不确定的例子。假设您想将嵌套模型与似然比检验进行比较。您现在是在比较模型还是在检验假设？毕竟，您的模型可能基于假设。 — fsociety 2015年 1 @ph_singer两者都做：嵌套模型的似然比检验本身就是一个假设检验。打个比方，在做饭时，您可以使用烤箱，但是使用烤箱并不意味着您总是在做饭。烤箱就像假设检验一样，是一种工具。像选择模型一样，烹饪晚餐是使用工具促进的目标。 — heropup 2015年 1 很好的问题和答案。一个问题是不拒绝假设是否应该导致采用更简单的模型。我认为在大多数情况下不会。一个例外是，有人正在针对全线性模型检查一种灵活的模型，然后用10 df进行非线性测试，得出。采用全线性模型会很安全。P=.05P=.05 — Frank Harrell'1 对不起，应该是而不是。P=0.50P=0.50P=0.05P=0.05 — 弗兰克·哈雷尔