假设我们要进行假设检验，检查观察到的数据不太可能来自假设分布。比较两种情况：
- 二项式（n = 500，prob = 0.1）绘制，观察数据：73，单面p值：0.00045
- 二项式（n = 500，prob = 0.00006）绘制，观察到的数据：1，一侧的p值：0.00044
尽管p值相似，但直觉表明仅在第一种情况下才会升旗。在第二种情况下，缺乏“解决方案”使它看起来像是不幸事件发生了，并且仍然有足够的证据表明假设的分布仍然很可能。
直觉是错误的吗？还是有基础？我可以想象，如果我探索可能的参数值来解释观察到的数据，那么它们可能会遵循beta分布，在第一种情况下呈钟形，在第二种情况下严重偏斜，这表明仍然存在较大范围的参数解释数据。