WikiDer > Статистикада шешілмеген мәселелердің тізімі
List of unsolved problems in statistics
Бұрыннан келе жатқан көптеген нәрсе бар математикадағы шешілмеген есептер ол үшін әлі шешім табылған жоқ. The шешілмеген проблемалар статистика әдетте басқа дәмге ие; Джон Тукидің айтуынша[1] «проблемаларды анықтау кезіндегі қиындықтар статистикалық мәселелерді шешуде кездесетін қиындықтардан гөрі кешіктірді». «Бір немесе екі ашық мәселенің» тізімін (оның 22-сі) берген Дэвид Кокс.[2]
Қорытындылау және тестілеу
- Қалай анықтауға және түзетуге болады жүйелік қателіктер, әсіресе ғылымдар қайда кездейсоқ қателер үлкен (Тукей атаған жағдай ыңғайсыз ғылым).
- The Грейбил - мәмілені бағалаушы дисперсиялары белгісіз және, мүмкін, тең емес екі қалыпты популяцияның жалпы ортасын бағалау үшін жиі қолданылады. Бұл бағалаушы негізінен бейтарап болғанымен, оның рұқсат етілуі көрсету керек.[3]
- Мета-талдау: Тәуелсіз болса да p-мәндері көмегімен біріктіруге болады Фишер әдісі, жағдайларды қарастыратын техникалар әлі де жасалуда тәуелді p мәндері.
- Берренс-Фишер проблемасы: Юрий Линник жоқ екенін 1966 жылы көрсетті ең қуатты тест дисперсиялар белгісіз және, мүмкін, тең емес болғандағы екі ортаның айырмасы үшін. Яғни, жоқ нақты тест (дегеніміз, егер құралдар шын мәнінде тең болса, олардан бас тартатыны нөлдік гипотеза бірге ықтималдық дәл α), бұл сонымен қатар дисперсиялардың барлық мәндері үшін ең қуатты болып табылады (осылай болады) қолайсыздық параметрлері). Шамалы шешімдер көп болғанымен (мысалы Welch's t-тесті), мәселе назар аударуды жалғастыруда[4] статистиканың классикалық мәселелерінің бірі ретінде.
- Бірнеше салыстыру: P мәндерін бір уақытта немесе үшін өтеу үшін реттеудің әр түрлі тәсілдері бар дәйекті тестілеу гипотеза. Жалпы қателік коэффициентін бір уақытта қалай бақылауға болатындығы, статистикалық қуатты қалай сақтайтыны және тестке тәуелділікті түзетуге қалай қосатыны ерекше қызығушылық тудырады. Бұл мәселелер бір уақытта өткізілетін тестілер саны өте көп болуы мүмкін болған кезде өзекті болып табылады, өйткені деректерді талдау кезінде ДНҚ микроарқаттары.[дәйексөз қажет]
- Байес статистикасы: Байес статистикасындағы ашық мәселелер тізімі ұсынылды.[5]
Тәжірибелік дизайн
- Теориясы ретінде Латын квадраттары ішіндегі іргетас эксперименттерді жобалау, шешу латын квадраттарындағы мәселелер эксперименттік жобалауға бірден қолданылуы мүмкін.[дәйексөз қажет]
Философиялық сипаттағы мәселелер
- Түр проблемасының үлгісі: Күтілмеген жаңа деректер болған кезде ықтималдық қалай жаңартылады?[6]
- Ақырет күнінің дауы: Қаншалықты жарамды ықтималдық дәлел деп талап етеді болжау The келешек өмір сүру уақыты адамзат нәсілі осы уақытқа дейін туылған адамдардың жалпы санына ғана берілген?
- Айырбас парадоксы: Мәселелер шеңберінде туындайды субъективтік интерпретация туралы ықтималдықтар теориясы; нақтырақ ішінде Байес шешімінің теориясы.[дәйексөз қажет] Бұл субъективистер арасында әлі күнге дейін ашық мәселе, өйткені әлі күнге дейін ортақ пікірге келмеген. Мысалдарға мыналар жатады:
- Күн шығу проблемасы: Күннің ертең көтерілу ықтималдығы қандай? Әр түрлі жауаптар қолданылған әдістер мен болжамдарға байланысты туындайды.
Ескертулер
- ^ Туки, Джон В. (1954). «Эксперименттік статистиканың шешілмеген мәселелері». Американдық статистикалық қауымдастық журналы. 49 (268): 706–731. дои:10.2307/2281535. JSTOR 2281535.
- ^ Кокс, Д.Р (1984). «Қазіргі ұстаным және ықтимал даму: кейбір жеке көзқарастар: эксперименттер мен регрессияларды жобалау». Корольдік статистикалық қоғамның журналы. А сериясы (жалпы). 147 (2): 306–315. дои:10.2307/2981685. JSTOR 2981685.
- ^ Пал, Набенду; Лим, Вуи К. (1997). «Graybill-Deal бағалаушысының бірнеше қалыпты популяциялардың орташа мәнін бағалаудың екінші ретті рұқсат етілуі туралы ескерту». Статистикалық жоспарлау және қорытындылау журналы. 63: 71–78. дои:10.1016 / S0378-3758 (96) 00202-9.
- ^ Фрейзер, Д.А.С .; Руссо, Дж. (2008). «Студенттеу және нақты p мәндерін шығару» (PDF). Биометрика. 95: 1–16. дои:10.1093 / биометр / asm093.
- ^ Иордания, M. I. (2011). «Байес статистикасында қандай ашық мәселелер бар?» (PDF). ISBA хабаршысы. 18 (1): 1-5.
- ^ Забелл, С.Л (1992). «Болжамсызды болжау». Синтез. 90 (2): 205. дои:10.1007 / bf00485351.
Әдебиеттер тізімі
- Линник, Юрий (1968). Қолайсыздық параметрлерінің статистикалық мәселелері. Американдық математикалық қоғам. ISBN 0-8218-1570-9.
- Савиловский, Шломо С. (2002). «Ферма, Шуберт, Эйнштейн және Бэренс-Фишер: Me болған кезде екі құралдың арасындағы айырмашылық1 ≠ σ2". Қазіргі қолданбалы статистикалық әдістер журналы. 1 (2). дои:10.22237 / jmasm / 1036109940.