Какие статистические методы являются архаичными и должны быть исключены из учебников? [закрыто]

15

Отвечая на вопрос о доверительном интервале для биномиальной пропорции, я указал на тот факт, что нормальное приближение является ненадежным и архаичным методом. Его не следует преподавать как метод, хотя может быть аргумент, что он должен быть включен как часть урока о том, что делает адекватный метод.

Каковы другие «стандартные» статистические подходы, которые утратили свою актуальность и должны быть исключены из будущих изданий учебников (тем самым освобождая место для полезных идей)?

references history Michael Lew
источник
1
Ларри Вассерман задает вопрос и предлагает несколько ответов в своем блоге . Смотрите также комментарии пользователей.
JohnRos
5
Почему нормальное приближение плохо преподавать?
Дуглас Заре
2
Я подозревал, что этот вопрос может дать некоторые конструктивные ответы, но, увидев ответы, которые были опубликованы до сих пор (включая удаленные), я серьезно сомневаюсь в этом, поэтому я голосую за закрытие.
Макро
2
Чтобы ответить на мой собственный комментарий, я думаю, что идея должна состоять в том, что нормальное приближение будет иметь тенденцию давать интервалы, которые слишком широки, когда вероятность близка к или 1, и / или количество испытаний мало, и есть другие методы, которые обеспечивают более узкие доверительные интервалы и лучше работают с небольшим количеством испытаний. Значит ли это, что плохо покрывать нормальное приближение? Я так не думаю. Нормальное приближение просто и легко запомнить. Незначительные модификации очень хорошо приближаются к интервалу Уилсона. Итак, включите его и область его применимости. 01
Дуглас Заре
4
Я не думаю, что это хороший аргумент против обучения этому. Люди используют то, что они понимают и помнят, а преподавание только формул с запутанным набором текста означает, что студенты не будут так сильно строить свою интуицию или иметь возможность делать простые примеры вручную. Если недостатки важны, расскажите о них, и люди могут вспомнить, почему существуют более сложные методы. Если вы не обучаете нормальному приближению, как бы вы сказали: «интервал Вильсона близок к нормальному приближению с сглаживанием Лапласа с k = 2?» Это звучит субъективно и аргументировано, поэтому я голосую за закрытие.
Дуглас Заре

Ответы:

4

Эти три, вероятно, заняли бы место в списке устаревших упражнений:

  1. ищем квантили нормального / F / т распределения в таблице.
  2. Тесты на нормальность.
  3. Тесты на равенство дисперсий перед выполнением двух выборочных t-тестов или анова.
  4. Классические (например, ненадежные) одномерные параметрические тесты и доверительные интервалы.

Статистика перешла в эпоху компьютеров и большого многомерного набора данных. Я не ожидаю, что это будет отменено. По необходимости, подходы, преподаваемые в более продвинутых курсах, в некотором смысле находились под влиянием критиков Бреймана и Тьюки. ИМО постоянно обращает внимание на те подходы, которые требуют меньшего количества допущений для работы. Вводный курс должен отражать это.

Я думаю, что некоторые из элементов можно было бы преподавать на более позднем этапе студентам, интересующимся историей статистических мыслей.

оборота user603
источник
1
Пожалуйста, предоставьте доказательства в поддержку вашего ответа. Если этот поток превращается в чистый список вещей, которые некоторые люди считают плохими, его придется закрыть.
whuber
2
Я согласен, что использование статистических таблиц является абсолютно устаревшей вычислительной технологией. Однако у тестов на нормальность есть свои причины.
StasK
2
@StasK Договорились о таблицах (и тестах нормальности); но поскольку мы, кажется, обсуждаем педагогику, поскольку «учебники» означают ссылки на поддержку обучения, я думаю, что можно привести веские аргументы в пользу того, чтобы учить, как соотносить квантили с областями в графах PDF и проверять это понимание, задавая вопросы, требующие манипулирования. (и, следовательно, оценка) этих областей. Табличные поиски остаются удобным способом оценки областей, особенно в хвостах. Нам просто нужно помнить, что поиск (или вычисление!) Является чисто вспомогательным вычислением и не является целью упражнения.
whuber
1
Я согласен с таблицами, и не только по той причине, что они не нужны. Они также играют на понятии, что в P-значении есть что-то особенное, связанное с указанными ими критическими значениями. Это, как правило, затрудняет использование P-значений в качестве доказательств.
Майкл Лью
2
Тесты нормальности могут быть опущены, но, возможно, они должны быть дополнены упражнениями, которые показывают, как мало у них сил различать распределения с небольшими размерами выборки, для которых нормальность действительно имеет значение! Возможно, упражнения, которые показывают, в какой степени ненормальность влияет на свойства различных тестов и интервальных оценок, были бы еще лучше.
Майкл Лью