前四段对比：GPT3.5 vs baichuan v3 #17
Description
GPT3.5
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在过去的一个世纪中，统计学的发展见证了一系列方法的蓬勃发展，这些方法旨在允许从数据中进行推断。这些方法在其哲学基础、问题解决方式以及实际应用中存在广泛的差异。其中一个受欢迎且广泛传播的方法类别是区间估计。虽然不同的区间估计方法在其哲学基础和计算方式上存在差异，但总体上都是用于估计参数的方法，通过提供一系列值而不是单一值来考虑测量或抽样的不确定性。
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在众多区间估计方法中，置信区间（CI）是最受欢迎的一种。几乎所有初级统计教材都介绍了置信区间；它们受到许多知名期刊的方法论指南的推荐或要求（例如，Psychonomics Society，2012年；Wilkinson和Statistical Inference工作组，1999年）；并且它们构成了方法改革提出的方案的基础（Cumming，2014年；Loftus，1996年）。在当前方法改革的氛围中，对置信区间理论允许的推断类型以及不允许的推断类型有着明确的理解，对于决定未来如何进行科学是至关重要的。
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在本文中，我们认为对置信区间（CIs）的推广是基于一种民间对CI理论的理解，而不是一种有原则的理解。我们概述了支持民间CI理论的三种谬论，并将其置于CI理论的哲学和历史背景中。通过一个从统计文献中改编的易懂的例子，我们展示了CI理论与民间CI理论的差异。最后，我们在ANOVA和回归分析中提倡并广泛使用的一个CI的上下文中展示了对置信的误解，并讨论了CI理论与民间CI理论不匹配的含义。
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我们的主要观点是：不应该像现代支持者建议的那样使用置信区间，因为这种用法在置信区间理论中并没有得到证明。现代支持者认为置信区间具有的好处是在置信区间理论之外的考虑因素；因此，如果按照CI支持者建议的方式使用，CI可能会提供严重误导的推断。对于许多CI，支持者实际上并没有探讨CI是否支持合理的推断。因此，我们认为在最好的情况下，对CI理论的引用是多余的，因为可以在CI理论之外证明推断的合理性，在最坏的情况下是不明智的，因为这样的引用是站不住脚的。
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baichuan v3
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在过去的一个世纪里，统计学领域见证了一系列旨在从数据中提取信息的先进方法的诞生与发展。尽管这些方法在哲学基础、所面临的问题及实际应用频率上存在显著差异，但区间估计作为一种广受欢迎且广泛应用的方法类别，始终占据着重要地位。区间估计包含多种不同方法，每种方法都有其独特的哲学基础和计算方法，但它们的共同之处在于，它们都是通过对参数的可能取值范围进行估计，从而考虑到测量或抽样过程中存在的不确定性。
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在众多区间估计方法中，置信区间（CI）无疑是最受青睐的一种。几乎所有的初级统计教材都会介绍置信区间；众多知名期刊的方法论指南也推荐或要求作者采用置信区间（如 Psychonomics Society, 2012; Wilkinson 和 Statistical Inference Working Group, 1999）；甚至一些方法论改革的提案也是基于置信区间构建的（Cumming, 2014; Loftus, 1996）。在当前方法论改革的大背景下，明确了解置信区间理论所能支持的推断类型及其限制，对于指导未来的科学研究方向至关重要。
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本文将指出，当前对置信区间（CIs）的推崇并非源于对其理论原理的深刻理解，而是基于一种普遍存在的误解。我们将阐述支撑这一误解的三大谬论，并将这些谬论放在置信区间理论的哲学和历史背景中进行考察。借助一个改编自统计文献的简单案例，我们将揭示置信区间理论与实际应用中的误区之间的差异。最后，我们将在方差分析和回归分析的背景下，探讨关于置信区间的常见误解，并讨论这种误解可能带来的后果。
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我们的核心观点是：不应按照现代支持者所建议的方式使用置信区间，因为这些所谓的优势并不源自置信区间理论本身。如果盲目遵循这些建议，置信区间可能会产生严重的误导性结论。在很多情况下，支持者并未真正探讨置信区间是否能够合理地支持他们的推断。因此，我们认为，在最好的情况下，对置信区间理论的引用是多余的，因为可以在置信区间理论之外找到其他理由来支持这些推断；而在最坏的情况下，这种引用则是不明智的，因为它缺乏足够的理论依据。
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星火
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在过去一个世纪中，统计学的发展见证了旨在允许从数据中进行推断的方法的蓬勃发展。这些方法在其哲学基础、它们应该解决的问题以及它们在实践中的使用频率方面存在广泛的差异。一个受欢迎且广泛推广的方法类别是区间估计。对区间估计存在各种不同的方法，其哲学基础和计算方式各异，但总体上都被认为是对参数的估计，通过给出参数的一系列值而不是单一值来考虑测量或抽样不确定性。
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在许多种区间估计方法中，最受欢迎的是置信区间（CI）。几乎所有初级统计教材都介绍了置信区间；它们受到许多知名期刊的方法论指南的推荐或要求（例如，Psychonomics Society，2012年；Wilkinson和Statistical Inference工作组，1999年）；并且它们构成了方法改革提出的方案的基础（Cumming，2014年；Loftus，1996年）。在当前方法改革的氛围中，对置信区间理论允许的推断类型以及不允许的推断类型有着明确的理解，对于决定未来如何进行科学是至关重要的。
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在这篇论文中，我们认为对置信区间（CIs）的提倡是基于对CI理论的一种民间理解，而非一种有原则的理解。我们概述了支持民间CI理论的三种谬论，并将其置于CI理论的哲学和历史背景中。通过一个从统计文献中改编的易懂的例子，我们展示了CI理论与民间CI理论的差异。最后，我们在ANOVA和回归分析中提倡并广泛使用的一个CI的上下文中展示了对置信的谬误，并讨论了CI理论与民间CI理论不匹配的含义。
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我们的主要观点是：不应该像现代支持者建议的那样使用置信区间，因为这种用法在置信区间理论中并没有得到证明。现代支持者认为置信区间具有的好处是在置信区间理论之外的考虑因素；因此，如果按照CI支持者建议的方式使用，CI可能会提供严重误导的推断。对于许多CI，支持者实际上并没有探讨CI是否支持合理的推断。因此，我们认为在最好的情况下，对CI理论的引用是多余的，因为可以在CI理论之外证明推断的合理性，在最坏的情况下是不明智的，因为这样的引用是站不住脚的。