Які статистичні методи є архаїчними і їх слід опустити з підручників? [зачинено]

Наразі це запитання не підходить для нашого формату запитань. Ми очікуємо, що відповіді будуть підкріплені фактами, посиланнями або експертними знаннями, але це питання, ймовірно, вимагатиме дискусій, аргументів, опитувань чи розширеної дискусії. Якщо ви вважаєте, що це питання можна вдосконалити та, можливо, знову відкрити, відвідайте довідковий центр для ознайомлення .

Закрито 6 років тому .

Відповідаючи на питання про довірчий інтервал для біноміальної пропорції, я зазначив той факт, що нормальне наближення є ненадійним методом, який є архаїчним. Це не повинно викладатися як метод, хоча може бути аргумент того, що він буде включений як частина уроку про те, що робить адекватний метод.

Які ще є "стандартні" статистичні підходи, які минули після їх використання та повинні бути опущені з майбутніх видань підручників (тим самим створюючи простір для корисних ідей)?

references history

— Майкл Лев
джерело

Ларрі Вассерман задає питання і пропонує кілька відповідей у своєму блозі . Дивіться також коментарі користувачів.

— JohnRos

Чому вчити нормальне наближення погано?

— Дуглас Заре

Я підозрював, що це питання може дати кілька конструктивних відповідей, але, побачивши відповіді, які були розміщені дотепер (включаючи видалені), я серйозно сумніваюся в цьому, тому голосую, щоб закрити.

— Макрос

0

$0$

1

$1$

Я не думаю, що це гарний аргумент проти викладання цього. Люди використовують те, що вони розуміють і запам’ятовують, а викладаючи лише формули із хитромудрими набірними засобами, значить, студенти не будуть так сильно розвивати свої інтуїції чи вміти робити прості приклади вручну. Якщо недоліки важливі, вчите про них, і люди можуть пам’ятати, чому існують складніші методи. Якщо ви не навчите нормального наближення, як би ви могли сказати: "Інтервал Вілсона близький до нормального наближення при згладжуванні Лапласа з k = 2?" Це звучить суб'єктивно та аргументативно, тому я голосую за завершення.

— Дуглас Заре

Ці троє, певно, потраплять десь у перелік застарілих вправ:

шукаючи кванти нормального / F / t розподілу в таблиці.
Тести на нормальність.
Випробування рівності дисперсій перед тим, як робити два зразки t-тесту або anova.
Класичні (наприклад, ненадійні) універсальні параметричні тести та довірчі інтервали.

Статистика перемістилася в епоху комп'ютерів і великих багатофакторних наборів даних. Я не очікую, що це відкинеться назад. За необхідності, на підходи, викладені в більш просунутих курсах, в деякому сенсі вплинули критики Бреймана та Тукі. Фокус, IMO, постійно переміщувався на той підхід, який потребує меншої кількості припущень, щоб виконати свою роботу. Вступний курс повинен це відображати.

Я думаю, що деякі елементи ще можна було б викладати на останньому етапі студентам, які цікавляться історією статистичних думок.

— версії користувача603
джерело

Будь ласка, надайте докази на підтвердження вашої відповіді. Якщо ця нитка перетвориться на чисті списки речей, які деякі люди вважають поганими, її доведеться закрити.

— whuber

Я погодився б, що використання статистичних таблиць є абсолютно застарілою обчислювальною технологією. Проте тести на нормальність мають свої причини.

— Стаск

@StasK Домовився про таблиці (і тести на нормальність); але оскільки ми, мабуть, обговорюємо педагогіку, наскільки "підручники" позначають посилання на підтримку викладання, я думаю, що можна навчитись викладати, як співвідносити квантили до областей під графіками PDF, і перевірити це розуміння, задаючи питання, що вимагають маніпуляцій (і, отже, оцінка) цих областей. Пошук таблиць залишається зручним способом оцінювання площ, особливо у хвостах. Нам просто потрібно пам’ятати, що пошук (або розрахунок!) Є суто допоміжним обчисленням і не є сутністю вправи.

— whuber

Я погоджуюся щодо таблиць, і не лише з тієї причини, що вони непотрібні. Вони також грають на уявлення про те, що в P-значенні є щось особливе, пов'язане з критичними значеннями, які вони задають. Це, як правило, затьмарює використання P-значень як показників доказів.

— Майкл Лев

Тести на нормальність можуть бути опущені, але, можливо, їх слід доповнити вправами, які показують, наскільки мало потужності вони мають розрізняти розподіли з малими розмірами вибірки, для яких насправді має значення нормальність! Можливо, вправи, які показують, наскільки ненормальність впливає на властивості різних тестів та інтервальних оцінок, було б все-таки краще.

— Майкл Лев