Độc lập thống kê trong thế giới thực

8

Tôi đọc bài viết sau đây về độc lập thống kê . Tóm lại, bài báo lập luận rằng "Đã đến lúc khoa học phải từ bỏ viễn tưởng về sự độc lập thống kê" và tiếp tục giải thích những lý do khác nhau tại sao. Đọc xong bài báo, tôi có xu hướng đồng ý. Tôi muốn biết như sau:

Những người dùng xác nhận chéo khác nghĩ gì?
Có tài nguyên học thuật nào mà tất cả các bạn có thể chỉ cho tôi để xác nhận hoặc từ chối khái niệm được nêu trong bài viết không? Cụ thể hơn, liệu các bộ dữ liệu thực tế có (hoặc không) thể hiện tính độc lập thống kê?

Cảm ơn!

modeling independence

— Kiran K
nguồn

13

Tôi nghĩ rằng chúng ta không ngây thơ và thiếu hiểu biết như "thực tiễn phổ biến áp đảo" mà tác giả đề cập đến. Có rất nhiều giả định sai lầm, những người đàn ông rơm rớm, và những tuyên bố hết sức sai lầm trong mảnh nhỏ đó.

— whuber

3

Tôi đoán tác giả của bài viết này chưa bao giờ thử lật tiền xu ....

— RustyStatistician

1

Khiếu nại của ông dường như là đôi khi, mọi người sử dụng mô hình sai và áp dụng không đúng cách giả định độc lập. Điều đó chắc chắn có lý ... nhưng sự độc lập tồn tại như một khái niệm không dành cho dịch vụ khoa học mà vì nó phát sinh về mặt toán học. Nó gần giống như tác giả tuyên bố không có vai trò nào cho toán học có thể bị lạm dụng trong các ứng dụng khoa học.

— Sycorax nói Phục hồi lại

5

Dường như với tôi, tác giả giả định rằng hầu hết các nhà khoa học không biết hoặc hiểu cách xử lý mối tương quan và cho rằng hầu như việc sử dụng các phương pháp để xử lý dữ liệu tương quan không tồn tại (có lẽ nằm ngoài Chuỗi Makov). Đó không phải là trường hợp. Có nhiều phương pháp thống kê chiếm dữ liệu tương quan và hầu hết các nhà thống kê, nhà dịch tễ học, nhà sinh thái học và các nhà khoa học khác biết khi nào nên sử dụng các phương pháp thích hợp. Tôi không nghĩ các nhà khoa học cần phải từ bỏ các phương pháp giả định tính độc lập vì chúng khá hữu ích - nếu chúng không mô phỏng và các thí nghiệm trong thế giới thực chứng minh tính hữu dụng của chúng sẽ không nhiều. Thay vào đó, nếu có bất cứ điều gì,

Đó chỉ là hai xu của tôi.

— Số liệu thống kê
nguồn

3

Tôi không đăng ký để xem của tác giả. Đặc biệt theo kinh nghiệm của tôi, hoàn toàn không phải là trường hợp "[..] thực tế phổ biến áp đảo chỉ đơn giản là giả định rằng các sự kiện được lấy mẫu là độc lập". Ngược lại, vấn đề tương quan là điều chúng ta phải giải quyết một cách thường xuyên (trong quá trình làm việc trong ngành tài chính). Và, chủ yếu là quan trọng, chúng tôi nhận thức rõ ràng về điều này!

Mặc dù vậy, tôi hoàn toàn đồng ý với các tuyên bố về việc đơn giản hóa thế giới thực. Đối với tôi những từ nổi tiếng được gán cho George Box là hướng dẫn hàng đầu ở đây:

Tất cả các mô hình đều sai; một số mô hình hữu ích.

— Dr_Be
nguồn

Cảm ơn đã nhắc nhở chúng tôi về những từ nổi tiếng từ George Box, tôi nghĩ rằng điều đó rất đúng và có liên quan ở đây.

— Kiran K.

0

Tất nhiên, khái niệm độc lập thống kê như đã được phổ biến cho đến nay, gần như là một huyền thoại (hầu hết trong số đó). Tôi không nghĩ vì vậy bất kỳ ai cũng không đồng ý rằng vũ trụ và mọi thứ bên trong nó, hoạt động cùng với mọi thứ khác.

Trong thực tế, theo như sự độc lập thống kê, chỉ có trong các bộ dữ liệu hoặc loại, nó tồn tại trong các điều khoản rất cụ thể. Nhưng nói chung, sự phụ thuộc là một phần không thể thiếu trong vũ trụ.

— Shiv_90
nguồn

1

Có, nhưng phần lớn trong số đó là không đáng kể về các công cụ đo lường của chúng tôi.

— StatsStudent

1

Chính xác. Có lẽ đó là lý do tại sao chúng ta coi các biến đó là độc lập vì sự phụ thuộc của chúng là không đáng kể.

— Shiv_90