Notice: file_put_contents(): Write of 13913 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 22105 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50 Статистика и R в науке и аналитике@stats_for_science P.13
Кроме того, для данных с более сложной структурой, например для дисперсионного анализа с различными модификациями, существует порядка 30 именных критериев, различия между которыми не сразу очевидны для исследователя. Все эти методы, разработанные умными людьми в середине прошлого века, рассчитаны на минимальное число расчётов, поскольку еще не было компьютеров в общедоступности. Что же делать со сложными данных, для которых не выполняются допущения, лежащие в основе параметрической статистики? На помощь приходят методы ресемплинга. Сюда относятся перестановочный тест (рандомизация, permutation), бутстреп (bootstrap), jacknife, кросс-валидация и некоторые другие. . Любопытно, что эти методы также были разработаны в середине 20 века (например, Efron, 1979), однако они ждали своего часа с развитием компьютерных технологий. Разберем подробнее, как работают и в каких случаях актуальны методы ресемплинга.
1) Основным преимуществом, как мне кажется, является отсутствие необходимости обладать априорными знаниями о соответствии нашей генеральной совокупности какому-то теоретическому распределению. Мы можем вычислить распределение генеральной совокупности на основе наших данных, без необходимости аппроксимировать данные теоретическими распределениями и переживать о соответствии им (нашим данных теоретическому распределению). Этот принцип здорово отражен в названии одного из методов - bootstrap, что буквально означает пряжку ботинка, и принцип метода - грубо говоря вытянуть самого себя из болота за ботинок как в небезысвестной истории о бароне Мюнхгаузене (правда там кажется было за волосы).
2) Данный метод имеет ограничение на размер выборки. При выборке меньше 10 образцов доля ложноположительных результатов возрастает и превышает допустимое значение 0.05 (Johnston and Faulkner, 2020), поэтому на малых выборках ресемплинг методы не имеют смысла.
3) Принцип действия постаралась изложить в картинках без формул (похоже их удастся прикрепить только к следующему посту). В целом, ресемплинг методы выступают как альтернатива классической статистике в любых ее проявлениях - от простого сравнения двух выборок (то есть условно говоря, замена тесту Стьюдента и Манн-Уитни-Вилкоксону) до многофакторной ановы, линейной регрессии, методам понижения размерности, анализу временных рядов, и это я нашла только при поверхностном чтении книги (Шитиков и Розенберг, 2013). Вообще похоже что для всех возможных методов и подходов классической статистике есть аналог в пространстве перестановочных (ресемплинг) методов.
Вопрос - когда отправляем всеми любимую (особенно мной) классическую статистику на свалку истории, раз появился такой замечательный аналог?
Ответ - ни на какую свалку не отправляем, поскольку для большинства боевых задач стандартные методы не утратили своей актуальности и рекомендованы к применению. Могу посоветовать обратить внимание на новый подход, в случае, если ваши данные плохо соответствуют теоретическому распределению, невозможно сделать повторности, наблюдается неравная форма распределений у выборок и в целом попадают в "серые зоны" классических методов. По своему опыту скажу, что при оценке количества слоев клеток у корней, с которыми я работаю, действительно лучше сработал метод бутстрепинга, с помощью него не было обнаружено различий в выборках, в то время как и Манн-Уитни и тест Стьюдента их находили. Но у нас есть серьезные основания доверять скорее бутстрепу, поскольку похоже что мы столкнулись с неравной формой распределения, в случае которых Манн-Уитни начинает давать ложноположительные результаты, что по-видимому и произошло в моем случае.
А что вы думаете о способе считать описательные статистики с помощью ресемплинга? Если есть интерес к этой теме, в следующий раз попробую разобрать более прицельно эти методы и применение в реальных боевых задачах. Пишите комментарии, понравился ли материал, что осталось непонятным, что стоит раскрыть более подробно.
Кроме того, для данных с более сложной структурой, например для дисперсионного анализа с различными модификациями, существует порядка 30 именных критериев, различия между которыми не сразу очевидны для исследователя. Все эти методы, разработанные умными людьми в середине прошлого века, рассчитаны на минимальное число расчётов, поскольку еще не было компьютеров в общедоступности. Что же делать со сложными данных, для которых не выполняются допущения, лежащие в основе параметрической статистики? На помощь приходят методы ресемплинга. Сюда относятся перестановочный тест (рандомизация, permutation), бутстреп (bootstrap), jacknife, кросс-валидация и некоторые другие. . Любопытно, что эти методы также были разработаны в середине 20 века (например, Efron, 1979), однако они ждали своего часа с развитием компьютерных технологий. Разберем подробнее, как работают и в каких случаях актуальны методы ресемплинга.
1) Основным преимуществом, как мне кажется, является отсутствие необходимости обладать априорными знаниями о соответствии нашей генеральной совокупности какому-то теоретическому распределению. Мы можем вычислить распределение генеральной совокупности на основе наших данных, без необходимости аппроксимировать данные теоретическими распределениями и переживать о соответствии им (нашим данных теоретическому распределению). Этот принцип здорово отражен в названии одного из методов - bootstrap, что буквально означает пряжку ботинка, и принцип метода - грубо говоря вытянуть самого себя из болота за ботинок как в небезысвестной истории о бароне Мюнхгаузене (правда там кажется было за волосы).
2) Данный метод имеет ограничение на размер выборки. При выборке меньше 10 образцов доля ложноположительных результатов возрастает и превышает допустимое значение 0.05 (Johnston and Faulkner, 2020), поэтому на малых выборках ресемплинг методы не имеют смысла.
3) Принцип действия постаралась изложить в картинках без формул (похоже их удастся прикрепить только к следующему посту). В целом, ресемплинг методы выступают как альтернатива классической статистике в любых ее проявлениях - от простого сравнения двух выборок (то есть условно говоря, замена тесту Стьюдента и Манн-Уитни-Вилкоксону) до многофакторной ановы, линейной регрессии, методам понижения размерности, анализу временных рядов, и это я нашла только при поверхностном чтении книги (Шитиков и Розенберг, 2013). Вообще похоже что для всех возможных методов и подходов классической статистике есть аналог в пространстве перестановочных (ресемплинг) методов.
Вопрос - когда отправляем всеми любимую (особенно мной) классическую статистику на свалку истории, раз появился такой замечательный аналог?
Ответ - ни на какую свалку не отправляем, поскольку для большинства боевых задач стандартные методы не утратили своей актуальности и рекомендованы к применению. Могу посоветовать обратить внимание на новый подход, в случае, если ваши данные плохо соответствуют теоретическому распределению, невозможно сделать повторности, наблюдается неравная форма распределений у выборок и в целом попадают в "серые зоны" классических методов. По своему опыту скажу, что при оценке количества слоев клеток у корней, с которыми я работаю, действительно лучше сработал метод бутстрепинга, с помощью него не было обнаружено различий в выборках, в то время как и Манн-Уитни и тест Стьюдента их находили. Но у нас есть серьезные основания доверять скорее бутстрепу, поскольку похоже что мы столкнулись с неравной формой распределения, в случае которых Манн-Уитни начинает давать ложноположительные результаты, что по-видимому и произошло в моем случае.
А что вы думаете о способе считать описательные статистики с помощью ресемплинга? Если есть интерес к этой теме, в следующий раз попробую разобрать более прицельно эти методы и применение в реальных боевых задачах. Пишите комментарии, понравился ли материал, что осталось непонятным, что стоит раскрыть более подробно.
bank east asia october 20 kowloon The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said. fire bomb molotov November 18 Dylan Hollingsworth yau ma tei Telegram channels fall into two types:
from us
