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

В настоящее время этот вопрос не очень подходит для нашего формата вопросов и ответов. Мы ожидаем, что ответы будут подтверждены фактами, ссылками или опытом, но этот вопрос, скорее всего, вызовет дебаты, споры, опрос или расширенное обсуждение. Если вы считаете, что этот вопрос можно улучшить и, возможно, вновь открыть, обратитесь за помощью в справочный центр .

Закрыто 6 лет назад .

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

Ларри Вассерман задает вопрос и предлагает несколько ответов в своем блоге . Смотрите также комментарии пользователей.

— JohnRos

Почему нормальное приближение плохо преподавать?

— Дуглас Заре

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

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

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.

0

$0$

1

$1$

— Дуглас Заре

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

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

ищем квантили нормального / F / т распределения в таблице.
Тесты на нормальность.
Тесты на равенство дисперсий перед выполнением двух выборочных t-тестов или анова.
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

Пожалуйста, предоставьте доказательства в поддержку вашего ответа. Если этот поток превращается в чистый список вещей, которые некоторые люди считают плохими, его придется закрыть.

— whuber

Я согласен, что использование статистических таблиц является абсолютно устаревшей вычислительной технологией. Однако у тестов на нормальность есть свои причины.

— StasK

@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

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

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