Статистика в лаборатории: стандартное отклонение от среднего.

Статистика в лаборатории: стандартное отклонение от среднего.

Я часто говорю, что теоретические статистики живут на другой планете (конечно, нет, но, скажем, Сатурн), в то время как те из нас, кто применяет свои результаты, живут на Земле. Почему я так говорю? Потому что многие теоретические статистические данные делают нереалистичное предположение, что нам доступно бесконечное количество данных (статистики называют это бесконечной совокупностью данных).

 

 

Мы часто рады, если у нас есть случайная выборка этих данных, возможно, целых три повторяющихся измерения, из которых мы можем вычислить среднее значение.

Последнее предложение содержит выразительную фразу: «случайная выборка этих данных». Статистики предполагают, что бесконечная совокупность данных содержит все возможные значения, которые мы можем получить при выполнении измерений. Статистики рассматривают наши результаты как случайный вывод из той бесконечной совокупности возможных результатов, которые ожидают нас. 

Если бы мы сделали другой набор измерений на том же образце, мы получили бы другой набор результатов. Это не удивляет статистиков (и нас не должно удивлять, если мы примем их точку зрения) — это просто еще одна случайная ничья из всех результатов, которые просто ожидают появления.

На Сатурне они говорят о среднем, но называют это «истинным».

Они не намерены подразумевать, что у них есть трубопровод к Национальному институту стандартов и технологий, и, таким образом, они знают абсолютно правильное значение для того, что означает среднее значение. Когда они называют это «истинным средним», они просто говорят, что оно основано на бесконечном количестве данных в населении, вот и все.

Статистики обычно используют греческие буквы для истинных значений — μ для истинного среднего значения, σ для истинного стандартного отклонения, δ для истинного значения и т. Д.

Техническое название для этих дескрипторов ( μ, σ, δ ) — параметры.

Вероятно, вы не привыкли использовать это слово, используя его, например, для обозначения pH, который вы изменяете в своих экспериментах, или доходности, которую вы получаете от этих экспериментов, или, возможно, даже ограничений («Мы должны остаться в рамках наших бюджетных параметров »). Вы не можете быть таким неряшливым, когда работаете со статистиком: параметр word имеет очень строгое значение.

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Google Buzz
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Опубликовать в Яндекс

Добавить комментарий

Опрос

Довольны ли Вы нашими услугами?

Показать результаты

Загрузка ... Загрузка ...