Irgendeine Idee, warum wir in Statistiken keine signifikanten Ziffern verwenden? Etwas in der Richtung, in der wir Schätzungen verwenden, sodass keine Regeln zur Genauigkeit gelten;)?
Ein Beispiel dafür, wie wichtig es ist , auf signifikante Ziffern zu achten , finden Sie unter stats.stackexchange.com/questions/113314 , wo das OP spürbar unterschiedliche Regressionsergebnisse erzielte, die auf Unterschiede in der Genauigkeit zurückzuführen sind, mit der Daten in Regressionsverfahren eingegeben wurden.
Whuber
Antworten:
19
In einigen Bereichen werden signifikante Ziffern verwendet (ich habe sie in der Chemie kennengelernt), um den Grad der bedeutungsvollen Genauigkeit einer Zahl anzuzeigen . Dies ist auch in der Statistik ein wichtiges Thema, daher berichten wir dies ständig - wir berichten es nur in einer anderen Form. Insbesondere geben wir Konfidenzintervalle an , die den Genauigkeitsgrad einer Schätzung (z. B. einen Mittelwert) angeben.
(Der letzte Teil ist Zunge in der Wange, sorry für meine Respektlosigkeit ;-).
gung - Wiedereinsetzung von Monica
2
+1. Eine große Anzahl von Ziffern scheint zu respektlosen Antworten zu führen: Siehe die letzten Zeilen meiner Antwort auf eine ähnliche Frage auf einer anderen SE-Site.
whuber
@gung Wie entscheiden Sie sich, die Endpunkte des CI mit zwei Dezimalstellen darzustellen?
User765195
@ user765195, ich habe diese Nummern erfunden. Die beziehen sich eigentlich auf gar nichts.
gung - Wiedereinsetzung von Monica
@gung Was ich fragen wollte war, wie genau die Endpunkte eines CI sind? Wie viele Stellen sind beispielsweise gültig, wenn Sie ein Wilson-CI für einen Binomialanteil berechnen?
user765195
12
Ein Grund für die Einschränkung der Anzahl von Stellen, die in vielen Schätzungen, p-Werten usw. angegeben sind, beruht auf der Wahrnehmung. Wenn Sie etwas wie p = 0,04872429 melden, bedeutet dies, dass die Ergebnisse präziser sind, sodass sie als genauer wahrgenommen werden .
Grundsätzlich schmeckt die Verwendung einer hohen Anzahl von Ziffern für die Meldung statistischer Ergebnisse zu oft, als dass Sie versuchen würden, Ihre Ergebnisse in eine unverdiente Autorität zu hüllen.
Ich denke, es hängt wirklich vom Grad des erforderlichen Vertrauens ab, weniger Stellen für die Signifikanz sind für 95% angemessen, im Gegensatz zu 99,999% oder mehr, wie sie beispielsweise vom CERN für viele ihrer Ergebnisse verwendet werden.
Zur weiteren Erläuterung wäre der Wikipedia-Artikel über Genauigkeit und Präzision eine gute Lektüre für das Originalplakat.
Robert Jones
Das ist ein guter Punkt, aber selbst wenn 𝛂 = .05 in bestimmten Berechnungen gerundet wird, kann dies einen großen Einfluss auf das Ergebnis haben.
timothy.s.lau
1
Sprechen Sie darüber, Ihre Daten auf eine bestimmte Anzahl von signifikanten Stellen zu runden oder Ihre endgültige Antwort zu runden? Wenn Sie Ihre Daten runden, können Sie in Situationen geraten, in denen Sie Rauschen weggeworfen haben, das statistische Berechnungen verwenden müssen.
Antworten:
In einigen Bereichen werden signifikante Ziffern verwendet (ich habe sie in der Chemie kennengelernt), um den Grad der bedeutungsvollen Genauigkeit einer Zahl anzuzeigen . Dies ist auch in der Statistik ein wichtiges Thema, daher berichten wir dies ständig - wir berichten es nur in einer anderen Form. Insbesondere geben wir Konfidenzintervalle an , die den Genauigkeitsgrad einer Schätzung (z. B. einen Mittelwert) angeben.
quelle
Ein Grund für die Einschränkung der Anzahl von Stellen, die in vielen Schätzungen, p-Werten usw. angegeben sind, beruht auf der Wahrnehmung. Wenn Sie etwas wie p = 0,04872429 melden, bedeutet dies, dass die Ergebnisse präziser sind, sodass sie als genauer wahrgenommen werden .
Grundsätzlich schmeckt die Verwendung einer hohen Anzahl von Ziffern für die Meldung statistischer Ergebnisse zu oft, als dass Sie versuchen würden, Ihre Ergebnisse in eine unverdiente Autorität zu hüllen.
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Ich denke, es hängt wirklich vom Grad des erforderlichen Vertrauens ab, weniger Stellen für die Signifikanz sind für 95% angemessen, im Gegensatz zu 99,999% oder mehr, wie sie beispielsweise vom CERN für viele ihrer Ergebnisse verwendet werden.
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Sprechen Sie darüber, Ihre Daten auf eine bestimmte Anzahl von signifikanten Stellen zu runden oder Ihre endgültige Antwort zu runden? Wenn Sie Ihre Daten runden, können Sie in Situationen geraten, in denen Sie Rauschen weggeworfen haben, das statistische Berechnungen verwenden müssen.
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