Дэвид Шпигельхалтер - Искусство статистики. Как находить ответы в данных

нулевая гипотеза:принимаемое по умолчанию теоретическое предположение, как правило, означающее отсутствие эффекта или результата, проверяемое с помощью P-значения. Обычно обозначается H 0;

обратная причинная зависимость:когда связь между двумя переменными изначально кажется причинно-следственной, а на деле причинно-следственные отношения оказываются обратными. Например, у людей, которые не употребляют алкоголь, показатели здоровья хуже, чем у умеренно пьющих, однако как минимум частично это объясняется тем, что некоторые ныне непьющие бросили пить из-за ухудшения здоровья;

обучение без учителя:определение классов на основании случаев без подтвержденного состава с использованием какой-либо формы процедуры кластеризации;

обучение с учителем:построение алгоритма классификации на основании случаев с подтвержденным составом классов;

объективное априорное распределение:попытка устранить субъективный компонент в байесовском анализе, заранее определив априорные распределения, которые должны отражать наше незнание параметров, а данные должны говорить за себя. Нет никакой общей процедуры для определения таких априорных распределений;

односторонние и двусторонние P-значения:значения, соответствующие односторонним и двусторонним критериям;

односторонние и двусторонние критерии:односторонний критерий для проверки гипотезы используется тогда, когда нулевая гипотеза, например, указывает, что эффект медицинского вмешательства отрицателен. Эта гипотеза отвергается только в случае, если наблюдаются большие положительные значения тестовой статистики, выражающие оценку эффекта вмешательства. Двусторонний критерий уместен, когда нулевая гипотеза говорит, что эффект медицинского вмешательства равен в точности нулю. Тогда к отказу от такой гипотезы ведут и большие положительные, и большие отрицательные значения тестовой статистики;

ожидаемые частоты:количество событий, которые должны произойти в будущем в соответствии с принятой вероятностной моделью;

остаток:разность между наблюдаемым значением и значением, предсказываемым статистической моделью;

относительный риск:если в группе людей, подвергавшихся какому-то воздействию, абсолютный риск равен p , а в группе людей, не подвергавшихся этому воздействию, абсолютный риск равен q , то относительный риск определяется как p / q ;

отношение показателей:относительное увеличение ожидаемого числа событий за определенный период времени, связанное с каким-либо воздействием. Пуассоновская регрессия – это форма множественной регрессии, когда переменная отклика представляет собой наблюдаемый показатель, а коэффициенты соответствуют log(отношение показателей);

отношение правдоподобия:мера относительного подтверждения, которое дают данные для двух конкурирующих гипотез. Для гипотез H 0и H 1отношение правдоподобия при данных x определяется формулой p ( x | H 0) / p ( x | H 1);

отношение рисков:при анализе времени выживания – связанный с воздействием относительный риск пережить какое-то событие за определенный промежуток времени. Регрессия Кокса – это форма множественной регрессии, когда переменная отклика – это время выживания, а коэффициенты соответствуют log(отношение рисков);

ошибка второго рода:происходит, когда альтернативная гипотеза верна, но после проверки нулевая гипотеза не отвергается, то есть делается ложноотрицательное утверждение;

ошибка первого рода:происходит, когда ошибочно отклоняется верная нулевая гипотеза в пользу альтернативы, то есть делается ложноположительное утверждение;

ошибка прокурора:когда малая вероятность факта при условии невиновности ошибочно истолковывается как вероятность невиновности при условии наличия данного факта;

параметры:неизвестные величины в статистической модели, обычно обозначаемые греческими буквами;

перекрестная проверка:способ оценивания качества алгоритма для прогноза или классификации путем нескольких выделений части случаев в качестве тестового набора;

переобучение (переподгонка):построение статистической модели, которая чрезмерно адаптирована к тренировочному набору данных, из-за чего ее прогнозные возможности начинают ухудшаться;

пиктографические диаграммы:графическое отображение величин с помощью небольших изображений, например изображений людей;

Пирсона коэффициент корреляции:если у нас есть n пар чисел ( x 1, y 1),( x 2, y 2)…( x n,y n ) и , s x – это выборочное среднее и среднеквадратичное отклонение для чисел x , а , s y – это выборочное среднее и среднеквадратичное отклонение для чисел y , то коэффициент корреляции Пирсона определяется формулой

Предположим, что x и y стандартизованы до Z-оценок u и v соответственно, то есть , а . Тогда коэффициент корреляции Пирсона можно выразить как , то есть прямого произведения Z-оценок;

плацебо:пустое вещество (например, таблетка с сахаром), которое дают контрольной группе в рандомизированном клиническом испытании под видом реального лечения;

погрешность:правдоподобный промежуток, в котором может лежать истинная характеристика популяции. Часто используются 95-процентные доверительные интервалы, которые примерно заключают промежуток ±2 стандартных ошибки, но иногда используются «усы» (планки погрешностей), отображающие ±1 стандартную ошибку;

подтверждающие исследования и анализы:строгие исследования, в идеале выполняющиеся с заранее утвержденным протоколом в целях подтверждения или опровержения гипотез, выдвинутых в ходе «поисковых» исследований или анализов;

поисковые исследования и анализы:первоначальные гибкие исследования, которые допускают адаптивные изменения в планах и анализе в целях поиска многообещающих результатов и предназначены для того, чтобы генерировать гипотезы, которые будут проверяться последующими подтверждающими исследованиями;