Саманта Клейнберг - Почему
- Название:Почему
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Литагент МИФ без БК
- Год:2017
- Город:Москва
- ISBN:978-5-00100-593-3
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Саманта Клейнберг - Почему краткое содержание
Книга будет интересна аналитикам, философам, исследователям, медикам, экономистам, юристам, начинающим ученым, всем, кто имеет дело с массивами данных и хочет научиться критическому мышлению.
На русском языке публикуется впервые.
Почему - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
190
В зависимости от гипотетических механизмов действия (как именно причина производит следствие) может возникнуть случай, когда зависимость должна быть детерминирована.
191
Corrao et al. (2000).
192
Nieman (1994).
193
Mostofsky et al. (2012).
194
Snow (1855).
195
Snow (1854).
196
Snow (1854).
197
Кеннет Ротман (р. 1945) – американский эпидемиолог, профессор эпидемиологии в школе общественного здравоохранения Бостонского университета, почетный член RTI International. Прим. ред .
198
Rothman (1976).
199
Джон Маки (1953) – один из основателей компании Whole Foods Market, которая начиналась с магазина натуральных продуктов и выросла до списка Fortune 300 и сети из 347 магазинов. Соучредитель движения «Сознательный капитализм». Многократно попадал в списки лучших предпринимателей США. Прим. ред .
200
Mackie (1974).
201
VO 2max (МПК, максимальное потребление кислорода, максимальная аэробная мощность) – это максимальный объем кислорода (в кубических миллиметрах), потребляемый за 1 минуту, деленный на 1 килограмм массы тела. Измеряется при максимальной нагрузке. Означает способность организма усваивать кислород. Чем больше ваш VO 2max, тем лучше и быстрее кислород попадает в мускулы и тем дольше и быстрее вы бежите. Чтобы похудеть, необходимо повышать VO 2max. Показатель влияет на общую эффективность бега и выносливость сердечно-сосудистой системы. Прим. ред .
202
Микродиализ – это сложный метод прижизненного определения биохимических параметров в ткани органа. Прим. ред .
203
Carey (2013).
204
Dwyer (2013).
205
Carey (2012).
206
Введение в понятие статистической мощности см. Vickers, 2010.
207
Показатели несколько варьируются по странам, однако есть ряд масштабных регистровых исследований субарахноидального кровоизлияния, где приводятся аналогичные цифры (Korja et al., 2013; de Rooij et al., 2007; Sandvei et al., 2011).
208
Диаграммы Маримекко – это составные диаграммы, на которых ширина столбца пропорциональна общей сумме значений столбца. Высота отдельных сегментов представляет собой процент от общего значения соответствующего столбца. Прим. ред .
209
Т , tails – решка, Н , heads – орел (как сторона монеты) ( англ .). Прим. ред.
210
Эйкосограммы, использующиеся для отображения вероятностей, введены Cherry and Oldford (2003).
211
Maurage et al. (2013).
212
Подробнее об экранировании см. Reichenbach (1956).
213
Машинное обучение – обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей и дискретного анализа и извлекающая знания из данных. Прим. ред.
214
Парадокс Симпсона (парадокс Юла – Симпсона) – эффект в статистике, когда при объединении двух групп данных, в каждой из которых наблюдается одинаково направленная зависимость, направление зависимости меняется на противоположное. Это явление было описано У. Юлом в 1903 году и Э. Симпсоном в 1951 году. Название впервые предложил К. Блайт. Однако, так как Симпсон не был первооткрывателем этого эффекта, порой используются и безличные названия, например «парадокс объединения». Прим. ред.
215
Симпсон (1951) известен популяризацией кажущихся парадоксальными результатов, которые могут образоваться на основе этого взаимодействия подгрупп. Ранее, однако, это явление было описано в Yule (1903), поэтому иногда его называют «парадокс Юла – Симпсона». Можно также отнести его к Pearson et al. (1899), которые работали с Юлом.
216
Baker and Kramer (2001).
217
Bickel et al. (1975).
218
Radelet and Pierce (1991).
219
Simpson (1951), 241.
220
Подробнее об обсуждении парадокса Симпсона и попытках решить эту проблему см. Hernan et al. (2011); Pearl (2014).
221
Hume (1739), 172.
222
Подробнее об этом см. Lewis (1986b).
223
Подробнее о структурных уравнениях и контрфактуальных утверждениях см. Pearl (2000); Woodward (2005).
224
Льюис (2000) позднее пересмотрел свою теорию контрфактуальности, чтобы можно было учитывать характер наступления следствия, и различия в следствии наблюдались безотносительно различий в этом характере.
225
«Как я встретил вашу маму» (How I Met Your Mother) – американский комедийный телесериал. В основе сюжета рассказ одного из главных героев – Теда Мосби, который в 2030 году описывает своим детям события жизни его и друзей в Нью-Йорке 2000-х годов. Отличается нелинейным построением многих серий. Прим. перев.
226
Rhonheimer and Fryman (2007).
227
Система отчетности по неблагоприятным событиям FDA (AERS); см. http://www.fda.gov/Drugs/GuidanceComplianceRegulatoryInformation/Surveillance/AdverseDrugEffects/.
228
Tatonetti et al. (2011).
229
Tatonetti et al. (2011).
230
Рандомизация – процедура случайного распределения участников эксперимента по группам или порядка предъявления им экспериментальных условий. Также процедура, обеспечивающая случайный отбор респондентов при построении случайной выборки. Прим. ред.
231
Один из ключевых методов – быстрое установление причинной зависимости (обозначается аббревиатурой FCI, или fast causal inference). Подробности см. Spirtes et al. (2000). Предпринимались также попытки распространить FCI на данные временн ы х рядов (Eichler, 2010; Entner and Hoyer, 2010).
232
Meek (1995); Spirtes (2005).
233
Подробности см. Andersen (2013).
234
Помимо попыток придать данным стационарность, специально были разработаны методы установления причинных зависимостей в нестационарных временн ы х рядах. Например, см. Grzegorczyk and Husmeier (2009); Robinson and Hartemink (2010).
235
Например, см. Pivovarov and Elhadad (2012).
236
Обзорную информацию см. Scheines (1997).
237
По этому вопросу философы высказывают противоречивые мнения. Аргументацию против см. Cartwright (2001, 2002); Freedman and Humphreys (1999).
238
Байесовская сеть (или байесова сеть) – графическая вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей по Байесу. Математический аппарат байесовских сетей создан американским ученым Джудой Перлом. Формально это направленный ациклический граф, каждой вершине которого соответствует случайная переменная, а дуги графа кодируют отношения условной независимости между этими переменными. Прим. ред .
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: