🤔 Парадокс двух аналитиков: одни данные, разный вывод

Теория вероятностей и статистика часто неинтуитивны. То, что выглядит очевидным в первом приближении, может оказаться совсем другим после аккуратного расчёта. Вспомните парадоксы Монти Холла или Симпсона — классические примеры ситуаций, где интуиция нас обманывает.

⏬ Старший аналитик-разработчик в отделе аналитики Поиска и супераппа Поисковых сервисов и ИИ Сослан Табуев предлагает вместе потренировать статистическое чутьё. Попробуйте решить задачу, которую он для вас приготовил.

Два аналитика решили проверить честность монетки. Оба исследуют одну и ту же гипотезу

$$
H_0: p = 0,5
$$

против односторонней альтернативы

$$
H_1: p > 0,5,
$$

то есть проверяют, не выпадает ли орёл чаще положенного честной монете.

♾ Оба наблюдают абсолютно одинаковую последовательность из 12 бросков: 9 раз выпал орёл, 3 — решка. Совпадает даже порядок.

Но у одного аналитика результат статистически значим на уровне 5%, а у другого — нет.

🔵 Одна и та же гипотеза. Одинаковые данные. Почему статистическая значимость различается?

Узнали, какой парадокс лежит в основе задачи? Делитесь решением в комментариях!

⏭️ Ответ опубликуем в одном из следующих постов.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Analytics