어떤 통계적 방법이 구식이며 교과서에서 생략해야합니까? [닫은]

이항 비율에 대한 신뢰 구간에 대한 질문에 나는 정규 근사가 구식의 신뢰할 수없는 방법이라는 사실을 지적했습니다. 적절한 방법을 만드는 것에 대한 교훈의 일부로 포함되어 있다는 주장이있을 수 있지만 방법으로 가르쳐서는 안됩니다.

사용 기한이 지났으며 향후 교과서에서 생략해야하는 다른 '표준'통계적 접근법은 무엇입니까 (따라서 유용한 아이디어를위한 공간을 마련함)?

references history

— Michael Lew
소스

Larry Wasserman은 질문을하고 그의 블로그 에서 몇 가지 답변을 제안 합니다. 사용자 의견도 참조하십시오.

— JohnRos

정규 근사가 왜 가르치기 어려운가요?

— Douglas Zare

나는이 질문이 건설적인 답변을 얻을 수 있다고 생각했지만 지금까지 게시 된 답변 (삭제 된 답변 포함)을 본 후에는 심각하게 의심하고 있습니다.

— Macro

내 자신의 의견에 대답하기 위해, 정규 근사는 확률이

또는

가까울 때 및 / 또는 시행 횟수 가 적을 때 너무 넓은 구간을 생성하는 경향 이 있고 다른 횟수가 있다고 생각합니다. 더 적은 신뢰 구간을 생성하고 적은 수의 시도로 더 잘 작동하는 기술. 이것은 정규 근사값을 포함하는 것이 좋지 않다는 것을 의미합니까? 나는 그렇게 생각하지 않습니다. 정규 근사는 간단하고 기억하기 쉽습니다. 약간의 수정은 Wilson 간격과 거의 비슷합니다. 따라서 해당 영역과 적용 가능한 영역을 포함하십시오.

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— Douglas Zare

나는 그것이 그것을 가르치는 것에 대한 좋은 주장이라고 생각하지 않습니다. 사람들은 자신이 이해하고 기억하는 것을 사용하며 복잡한 조판이있는 수식 만 가르치면 학생들은 직관을 많이 만들거나 손으로 간단한 예를 만들 수 없습니다. 단점이 중요하다면 그것에 대해 가르치십시오. 사람들은 왜 더 복잡한 방법이 존재하는지 기억할 것입니다. 정규 근사법을 가르치지 않으면 "윌슨 간격이 k = 2 인 라플라스 스무딩의 정규 근사치에 가깝습니까?"라고 어떻게 말할 수 있습니까? 이것은 주관적이고 논쟁적인 것처럼 들리기 때문에 나는 투표를 닫습니다.

— Douglas Zare

이 세 가지는 아마도 더 이상 사용되지 않는 연습 목록의 어딘가에있을 것입니다.

테이블에서 정규 / F / t 분포의 Quantile을 찾습니다.
정규성 검정.
두 표본 t- 검정 또는 분산 분석을 수행하기 전에 분산의 동등성 검정.
클래식 (예 : 비 강력) 일 변량 모수 검정 및 신뢰 구간.

컴퓨터와 다변량 데이터의 시대에 통계가 이동했습니다. 나는 이것이 롤백 될 것으로 기대하지 않는다. 필연적으로, 고급 과정에서 가르치는 접근 방식은 Breiman과 Tukey의 비평가의 영향을 받았습니다. IMO의 초점은 일하기 위해 더 적은 가정을 충족시켜야하는 접근 방식으로 영구적으로 이동했습니다. 입문 과정에는이를 반영해야합니다.

통계적 사고의 역사에 관심이있는 학생들에게 일부 요소는 후반에 여전히 배울 수 있다고 생각합니다.

— 개정 사용자 603
소스

제발 당신의 대답을 지원하기 위해 증거를 제공합니다. 이 스레드가 일부 사람들이 나쁜 것으로 생각하는 순수한 목록으로 나뉘어지면 닫아야합니다.

— whuber

통계표를 사용하는 것이 절대적으로 쓸모없는 계산 기술이라는 데 동의합니다. 그러나 정규성 검정에는 이유가 있습니다.

— StasK

@StasK 테이블 (및 정규성 테스트)에 대해 동의했습니다. 그러나 "교과서"가 교육을 지원하는 것으로 언급되는 한 , 교육학에 대해 논의하고있는 것처럼 보이므로 , PDF 그래프 아래의 영역에 Quantile을 관련시키는 방법을 조작하고 조작이 필요한 질문을하여 이해를 테스트하는 강력한 사례가 있다고 생각합니다. (따라서 그 지역의 추정). 테이블 조회는 특히 꼬리에서 영역을 추정하는 편리한 방법으로 남아 있습니다. 조회 (또는 계산!)는 순전히 보조 계산이며 연습의 요점이 아님을 기억하면됩니다.

— whuber

나는 테이블에 대해 동의하며 테이블이 불필요하기 때문입니다. 그들은 또한 그들이 지정한 임계 값과 관련된 P- 값에 특별한 무언가가 있다는 개념을 가지고 있습니다. 그것은 증거의 지표로서 P- 값의 사용을 모호하게하는 경향이 있습니다.

— Michael Lew

정규성 검정은 생략 할 수 있지만 정규성이 실제로 중요한 표본 크기가 작은 분포를 식별하는 데 필요한 힘이 얼마나 적은지를 보여주는 연습으로 보완해야합니다! 아마도 비정규 성이 다양한 테스트의 속성에 영향을 미치는 정도를 보여주는 연습과 간격 추정이 더 나을 것입니다.

— Michael Lew