क्या सांख्यिकीय तरीके पुरातन हैं और उन्हें पाठ्यपुस्तकों से हटा दिया जाना चाहिए? [बन्द है]

Question

एक द्विपदीय अनुपात के लिए एक आत्मविश्वास अंतराल के बारे में एक सवाल का जवाब देने में मैंने इस तथ्य को इंगित किया कि सामान्य सन्निकटन एक अविश्वसनीय विधि है जो पुरातन है। इसे एक विधि के रूप में नहीं पढ़ाया जाना चाहिए, हालांकि एक तर्क हो सकता है कि इसे एक पाठ के एक भाग के रूप में शामिल किया जाए जो एक पर्याप्त विधि बनाता है।

अन्य 'मानक' सांख्यिकीय दृष्टिकोण क्या हैं जो अपनी उपयोग की तारीख से गुजर चुके हैं और उन्हें पाठ्यपुस्तकों के भविष्य के संस्करणों से हटा दिया जाना चाहिए (जिससे उपयोगी विचारों के लिए जगह बना रहे हैं)?

Comments

लैरी वासरमैन सवाल पूछते हैं और अपने ब्लॉग में कुछ जवाब देते हैं । यूजर्स कमेंट भी देखें।

— जॉनरोस

पढ़ाने के लिए सामान्य सन्निकटन खराब क्यों है?

— डगलस ज़ारे

मुझे संदेह था कि यह प्रश्न कुछ रचनात्मक उत्तर दे सकता है लेकिन, अब तक पोस्ट किए गए उत्तरों (हटाए गए लोगों सहित) को देखने के बाद, मैं गंभीरता से संदेह कर रहा हूं, इसलिए मैं बंद करने के लिए मतदान कर रहा हूं।

— मैक्रों

मेरी अपनी टिप्पणी का उत्तर देने के लिए, मुझे लगता है कि विचार यह माना जाता है कि सामान्य सन्निकटन अंतराल का उत्पादन करेगा जो कि बहुत अधिक व्यापक है जब संभावना या करीब है और / या परीक्षणों की संख्या छोटी है, और अन्य हैं तकनीकें जो सख्त आत्मविश्वास अंतराल पैदा करती हैं और कम संख्या में परीक्षणों के साथ बेहतर काम करती हैं। इसका मतलब यह है कि सामान्य सन्निकटन को कवर करना बुरा है? मुझे ऐसा नहीं लगता। सामान्य सन्निकटन सरल और याद रखने में आसान है। विल्सन के अंतराल के बारे में थोड़ा-सा संशोधन बहुत अच्छी तरह से करता है। इसलिए, इसे और इसके प्रयोज्यता के डोमेन को शामिल करें। $0$$1$

— डगलस ज़ारे

मुझे नहीं लगता कि यह सिखाने के खिलाफ एक अच्छा तर्क है। लोग जो कुछ समझते हैं और याद करते हैं उसका उपयोग करते हैं, और केवल जटिल टाइपसेटिंग के साथ सूत्रों को पढ़ाने का अर्थ है कि छात्र अपने अंतर्ज्ञान का निर्माण नहीं करेंगे या हाथ से सरल उदाहरण करने में सक्षम होंगे। यदि कमियां महत्वपूर्ण हैं, तो उनके बारे में सिखाएं, और लोग यह याद रख सकते हैं कि अधिक जटिल तरीके क्यों मौजूद हैं। यदि आप सामान्य सन्निकटन नहीं सिखाते हैं, तो आप कैसे कह सकते हैं, "विल्सन अंतराल लैप्लस के साथ कश्मीर = 2 के साथ सामान्य सन्निकटन के करीब है?" यह व्यक्तिपरक और तर्कपूर्ण लग रहा है, इसलिए मैं बंद करने के लिए मतदान कर रहा हूं।

— डगलस ज़ारे

Answer 1

ये तीनों शायद पदावनत अभ्यासों की सूची में कहीं रैंक करेंगे:

1. एक तालिका में सामान्य / एफ / टी वितरण की मात्रा के लिए देख रहे हैं।
2. सामान्यता के परीक्षण।
3. दो नमूना टी-परीक्षण या एनोवा करने से पहले भिन्नताओं की समानता के परीक्षण।
4. शास्त्रीय (जैसे गैर मजबूत) एकतरफा पैरामीट्रिक परीक्षण और आत्मविश्वास अंतराल।

सांख्यिकी कंप्यूटर और बड़े बहुभिन्नरूपी डाटासेट के युग में चले गए हैं। मुझे उम्मीद नहीं है कि यह वापस होगा। आवश्यकता से, अधिक उन्नत पाठ्यक्रमों में पढ़ाए गए दृष्टिकोण कुछ अर्थों में ब्रेमेन और टुकी के आलोचकों से प्रभावित हैं। फोकस, IMO, स्थायी रूप से उन दृष्टिकोणों की ओर स्थानांतरित हो गया है जिन्हें काम करने के लिए कम मान्यताओं की आवश्यकता होती है। एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम को प्रतिबिंबित करना चाहिए।

मुझे लगता है कि सांख्यिकीय विचारों के इतिहास में रुचि रखने वाले छात्रों को कुछ तत्व अभी भी बाद के चरण में पढ़ाए जा सकते हैं।

Comments

कृपया अपने उत्तर का समर्थन करने के लिए साक्ष्य प्रदान करें । यदि यह धागा सामान की शुद्ध सूचियों में विभाजित हो जाता है, तो कुछ लोगों को बुरा लगता है, इसे बंद करना होगा।

— whuber

मैं मानूंगा कि सांख्यिकीय तालिकाओं का उपयोग करना एक पूरी तरह से अप्रचलित कम्प्यूटेशनल तकनीक है। सामान्यता के परीक्षण, हालांकि, उनके कारण हैं।

— StasK

@StasK तालिकाओं (और सामान्यता परीक्षण) के बारे में सहमत; लेकिन जब से हम शिक्षण पर चर्चा करते हुए दिखाई देते हैं , शिक्षण का समर्थन करने के लिए "पाठ्यपुस्तकों" के संदर्भों के रूप में इनफॉर्फ़ करते हैं, मुझे लगता है कि शिक्षण के लिए एक मजबूत मामला बनाया जा सकता है कि पीडीएफ के रेखांकन के तहत क्षेत्रों में क्वांटाइल्स का संबंध कैसे बनाया जा सकता है और यह समझने के लिए कि परीक्षण में हेरफेर की आवश्यकता होती है। (और इसलिए उन क्षेत्रों का आकलन)। टेबल लुकअप क्षेत्रों का अनुमान लगाने का एक सुविधाजनक तरीका है, विशेष रूप से पूंछ में। हमें केवल यह याद रखने की आवश्यकता है कि लुकअप (या गणना!) विशुद्ध रूप से एक सहायक संगणना है और अभ्यास का बिंदु नहीं है।

— whuber

मैं तालिकाओं के बारे में सहमत हूं, और न केवल इस कारण से कि वे अनावश्यक हैं। वे इस धारणा के लिए भी खेलते हैं कि महत्वपूर्ण मानों के साथ जुड़े पी-मूल्य के बारे में कुछ विशेष है जो वे निर्दिष्ट करते हैं। यह साक्ष्य के सूचक के रूप में पी-मूल्यों के उपयोग को अस्पष्ट करता है।

— माइकल ल्यू

सामान्यता परीक्षणों को छोड़ा जा सकता है, लेकिन शायद उन्हें अभ्यासों के साथ पूरक होना चाहिए जो दिखाते हैं कि छोटे नमूने आकार के साथ वितरण के बीच भेदभाव करने की उनकी कितनी कम शक्ति है, जिसके लिए सामान्यता वास्तव में मायने रखती है! शायद अभ्यास जो यह दर्शाता है कि गैर-सामान्यता किस हद तक विभिन्न परीक्षणों के गुणों को प्रभावित करती है और अंतराल के अनुमान अभी भी बेहतर होंगे।

— माइकल लेव