Мені було цікаво, чи існує статистична модель "шпаргалки", яка містить будь-яку або більше інформації:
- коли використовувати модель
- коли не використовувати модель
- необхідні та необов'язкові входи
- очікувані результати
- чи була протестована модель у різних сферах (політика, біо, інженерія, виробництво тощо)?
- це прийнято на практиці чи дослідженнях?
- очікувана варіація / точність / точність
- застереження
- масштабованість
- застарілу модель, уникайте або не використовуйте
- тощо.
Раніше я бачив ієрархії на різних веб-сайтах, а в деяких підручниках спрощені моделі шахрайських таблиць; проте буде непогано, якщо є більша модель, яка охоплює різні типи моделей на основі різних типів аналізу та теорій.
3
+1, однак, я змішаний щодо подібних речей. Часто вони, здається, існують так, що хтось не може багато знати про аналізовані аналізи, але все ж прокручувати список, знайти ім’я, яке відповідає їх умовам, а потім пройти процедури. Коротше кажучи, я боюся, що вони призводять до даних про кулінарну книгу. Крім того, я підозрюю, що вони підкріплюють думку про те, що це виразні тести без основної безперервності, і що тест (p-значення) - це все, що важливо. IE, вони допомагають утвердити помилки та концептуальні упередження щодо статистики. Тим не менш, вони мають певну цінність ...
—
gung - Відновіть Моніку
Я не забороняю цього, але хочу підкріпити попередження @ gung. Будь-який такий список буде цілком оманливим, якщо декілька розділів не мають декількох сторінок на кожну техніку (застереження, коли використовувати, коли не використовувати тощо), і я можу передбачити, що кілька запропонованих розділів неминуче вводять в оману (очікувана зміна / точність / точність, чи було "випробувано" в різних областях тощо). Цей загальний список стане кроком назад для науки. БУДЕ корисно скласти список застарілих методів (із переліченими замінами), але ...
—
Уейн
