Làm thế nào để tôi thống kê lại câu hỏi này


8

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu chứa các quan sát từ n số lần thử của người chơi trong một trò chơi. Nếu tôi đang xây dựng mô hình hồi quy để dự đoán kết quả của mỗi lần thử được đưa ra 1 hoặc nhiều mô tả về mỗi lần thử của người chơi , làm thế nào để tôi đo được bao nhiêu lần người chơi phải có trước khi bất kỳ mô tả cụ thể nào trở nên "có ý nghĩa" hoặc "có ý nghĩa" ?

Một ví dụ điển hình là một nhóm người chơi phi tiêu. Một người mới tuyệt đối có thể nhắm mắt, ném phi tiêu và đập vào mắt một con bò. Rõ ràng, chúng ta biết rằng đó là cơ hội thuần túy, anh ta chưa bao giờ chơi trước đây, và quái gì, anh ta thậm chí có thể bị say. Nhưng giả sử anh ta ném thêm 5 phi tiêu và đập vào mắt con bò 3 lần nữa trong số 5. ​​Anh ta đã ném 6 phi tiêu và bắn trúng mắt con bò 50% thời gian. Bây giờ mọi thứ đang trở nên đáng ngờ ...

Tại thời điểm nào người mới thực sự này ném đủ phi tiêu mắt bò, và anh ta cần bao nhiêu nỗ lực trước khi chúng ta có thể nói anh ta có tài năng nghiêm túc hơn những người chơi có kinh nghiệm khác? Thuật ngữ này trong thống kê là gì và tôi có thể tìm hiểu thêm về nó ở đâu?

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tôi đã cố gắng tránh sử dụng các thuật ngữ thống kê được tải như "ý nghĩa" và "quan sát" càng nhiều càng tốt, mặc dù tôi cảm thấy chúng phù hợp ở một số nơi nhất định ở đây.

Nếu bất cứ ai có thể chỉ cho tôi đi đúng hướng, đó sẽ là điều tuyệt vời. Cảm ơn!!


2
Bạn chỉ còn vài bước nữa là trở thành Bayes ...
Marcelo Ventura

Vì vậy, đó là một câu hỏi về khoảng tin cậy khi ném nhiều phi tiêu hơn, ở một mức độ nào đó?
KidMcC

Những gì bạn đang xem có thể là thử nghiệm tuần tự. Hoặc, bạn có thể muốn tính công suất thống kê, đó là số lượng mẫu bạn cần vẽ để giảm lỗi beta; lưu ý rằng khi bạn đang xem một người chơi nào đó, các mẫu không độc lập. Tất cả những điều này cũng có thể tự nhiên được nhúng vào một khung bayes, như bình luận đầu tiên nói.
Regenschein

Thích nghituần tự là hai từ khóa hữu ích.
whuber

Câu trả lời:


1

Phi tiêu là đơn giản nhất của trò chơi. Mỗi người chơi bắt đầu với số điểm 501 và thay phiên nhau ném 3 phi tiêu. Điểm cho mỗi lượt được tính và trừ vào tổng số người chơi. Bullseye đạt 50 điểm, vòng ngoài đạt 25 điểm và phi tiêu trong vòng đôi hoặc vòng ba đếm gấp đôi hoặc gấp ba số điểm của phân khúc.

Hình ảnh từ http://www.shotdarts.com/darts-info/play-darts

Bây giờ các xác suất đã được kiểm tra ở nơi khác . Trên trang web đó, chúng tôi được thông báo "Một người chơi phi tiêu có kỹ năng trung bình sẽ có độ lệch chuẩn lớn hơn, mặc dù trung bình các phát bắn có thể tập trung xung quanh cùng một mục tiêu, chúng sẽ được phân phối trên một khu vực rộng hơn. Một người chơi phi tiêu kém sẽ có độ lệch chuẩn cao và ảnh của chúng sẽ, theo xác suất, nằm rải rác trên một khu vực rộng hơn nhiều. " Đó là, điểm phi tiêu.

Vì vậy, để trả lời câu hỏi, chúng tôi làm những gì chúng tôi luôn làm. Chúng tôi xây dựng một biểu đồ điểm số và đối với trò chơi, chúng tôi có thể sử dụng điểm 501 và sau đó chúng tôi khớp với hàm mật độ, và sau đó chúng tôi kiểm tra hàm mật độ đó với các hàm mật độ của người chơi khác. Vì vậy, chúng tôi cần đủ dữ liệu để vị trí của chúng tôi và độ lệch của nó có đủ sức mạnh dự đoán để phân biệt chính xác giữa những người chơi. Càng ít dữ liệu, câu trả lời càng mờ và không có con số kỳ diệu nào cho nó, thì càng có nhiều.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.