Почему мы не используем значащие цифры?


18

Есть идеи, почему мы не используем значимые цифры в статистике? Что-то вроде того, что мы используем оценки, поэтому правила о точности не применяются;)?


1
Читатели могут также найти эту ветку: количество значимых цифр, чтобы положить в таблицу интереса.
— gung - Восстановить Монику

Я нашел это информативным: davegiles.blogspot.com/2011/12/…
— Джон

Пример того, как внимание к значимым цифрам действительно имеет значение, представлен на stats.stackexchange.com/questions/113314 , где OP получил заметно отличающиеся результаты регрессии, прослеживаемые в различиях в точности, с которой данные вводились в процедуры регрессии.
— whuber

Ответы:


19

Значимые цифры используются в некоторых областях (я узнал о них в химии), чтобы указать степень значимой точности, которая существует в числе. Это также важная тема в статистике, поэтому мы постоянно сообщаем об этом - мы просто сообщаем об этом в другой форме. В частности, мы сообщаем доверительные интервалы , которые указывают уровень точности оценки (такой как среднее значение).

После того как вы указали 95% -й доверительный интервал для оценки, например , вы можете указать количество цифр для своего среднего значения, например, , и проблем не будет. На самом деле, статистик Эндрю Гельман рекомендовал перечислить как минимум четыре (2009, стр. 4) . 0,50129519823975923(−0.12,1.12)0.50129519823975923


(Последняя часть - язык в щеке, извините за мою непочтительность ;-).
— gung - Восстановить Монику

2
+1. Кажется, большое количество цифр вызывает непочтительные ответы: посмотрите последние несколько строк моего ответа на аналогичный вопрос на другом сайте SE.
— whuber

@gung Как вы решили представлять конечные точки CI с двумя десятичными знаками?
— user765195

@ user765195, я сделал эти цифры. На самом деле не относится ни к чему.
— gung - Восстановить Монику

@gung Я хотел спросить, какова точность конечных точек КИ? Сколько цифр допустимо, скажем, когда вы вычисляете КИ Уилсона для биномиальной пропорции?
— user765195

12

Одна из причин ограничения количества цифр, сообщаемых во многих оценках, p-значениях и т. Д., Основана на восприятии. Сообщение о чем-то вроде p = 0.04872429 подразумевает уровень точности в результатах, который заставляет их восприниматься как более точные .

По сути, использование большого количества цифр в отчетах о статистических результатах является слишком большой попыткой скрыть ваши выводы в незаслуженном авторитете.


1

Я думаю, что это действительно зависит от требуемого уровня достоверности, для 95% подходит меньшее количество цифр значимости, в отличие от 99,999% или выше, например, используемых ЦЕРН для многих их результатов.


Для дальнейшего пояснения статья Википедии о точности и точности послужит хорошим чтением для оригинального плаката.
— Роберт Джонс

Это хороший момент, но даже когда certain = .05 округление в определенных вычислениях может оказать большое влияние на результат.
— timothy.s.lau

1

Вы говорите о округлении ваших данных до некоторого числа значащих цифр или округлении вашего окончательного ответа? Если вы округлите свои данные, вы можете попасть в ситуации, в которых вы выбросили шум, который необходимо использовать для статистических расчетов.


Я имею в виду, что как окончательные ответы, так и промежуточные вычисления обычно округляются даже в учебниках.
— timothy.s.lau
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.