Р В Р’ВВВнфо
ОтветРСвЂВВть
VFi
Нет. Но есть статистическая физика, статистическая механика, статистическая теория поля...
Которые пересекаются со стохастическими процессами и используют совсем другую статистику, чем дискретезированные методы прикладной статистики. Они практически не пересекаются.
Математика не рассматривает явления с точки зрения визуального сходства.
Вы не слышали про exploratory phase? Перед тем, как вообще заниматься model fitting, нам нужно много с чем определиться. Хотя бы с тем, какую модель мы в целом рассматриваем.
Ничего они не выявляют, так как базируются на произвольных допущениях типа независимости доли голосов за ЕР от явки.
Это реальный мир, детка. В "реальном мире" нам нужно как раз поставить зависимость голосов ЕР от явки через линейную регрессию, показать его статистическую значимость (и показать отсутствие таковой для других партий), и усё. Нам уже не нужно ничего доказывать, нам нужно спросить "Какого енка? Откуда у нас в нашей модели выборов такое происходит?" На самом деле, даже ответы на такой вопрос есть (ну, например, консервативные участки с национал-патриотическим электоратом, которые голосуют за ЕР), но с таким количеством данных можно вводить латентные переменные (типа местоположения участка) и контролировать таким образом "патриотичность" исходя из чего-то, что имеет смысл в реальном мире, например, моделей пространственного влияния.
Вы не понимаете одну хрень прикладной статистики: ей очень и очень часто достаточно показать статистическую значимость с достаточно высоким доверительным уровнем, сказать: "Это не случайность! Давайте посмотрим на реальный мир и попытаемся понять, почему так!" и умыть руки, и предоставить реальному миру рассказывать, почему так, нежели изобретать сущности, так как каждое дополнительное усложнение модели умножает сущности, и придумать модель, которая ни фига не увидет, потому что получит слишком толстые доверительные интервалы - проще простого. Примерно как в фильме "Спасибо за то, что курите", где исследовали отсутствие связи между курением и раком лёгких на мышах.
Нет. Но есть статистическая физика, статистическая механика, статистическая теория поля...
Которые пересекаются со стохастическими процессами и используют совсем другую статистику, чем дискретезированные методы прикладной статистики. Они практически не пересекаются.
Математика не рассматривает явления с точки зрения визуального сходства.
Вы не слышали про exploratory phase? Перед тем, как вообще заниматься model fitting, нам нужно много с чем определиться. Хотя бы с тем, какую модель мы в целом рассматриваем.
Ничего они не выявляют, так как базируются на произвольных допущениях типа независимости доли голосов за ЕР от явки.
Это реальный мир, детка. В "реальном мире" нам нужно как раз поставить зависимость голосов ЕР от явки через линейную регрессию, показать его статистическую значимость (и показать отсутствие таковой для других партий), и усё. Нам уже не нужно ничего доказывать, нам нужно спросить "Какого енка? Откуда у нас в нашей модели выборов такое происходит?" На самом деле, даже ответы на такой вопрос есть (ну, например, консервативные участки с национал-патриотическим электоратом, которые голосуют за ЕР), но с таким количеством данных можно вводить латентные переменные (типа местоположения участка) и контролировать таким образом "патриотичность" исходя из чего-то, что имеет смысл в реальном мире, например, моделей пространственного влияния.
Вы не понимаете одну хрень прикладной статистики: ей очень и очень часто достаточно показать статистическую значимость с достаточно высоким доверительным уровнем, сказать: "Это не случайность! Давайте посмотрим на реальный мир и попытаемся понять, почему так!" и умыть руки, и предоставить реальному миру рассказывать, почему так, нежели изобретать сущности, так как каждое дополнительное усложнение модели умножает сущности, и придумать модель, которая ни фига не увидет, потому что получит слишком толстые доверительные интервалы - проще простого. Примерно как в фильме "Спасибо за то, что курите", где исследовали отсутствие связи между курением и раком лёгких на мышах.