Independencia estadística en el mundo real


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Leí el siguiente artículo sobre independencia estadística . En resumen, el artículo argumenta que "es hora de que la ciencia retire la ficción de la independencia estadística", y continúa explicando diferentes razones por las cuales. Después de leer el artículo, tiendo a estar de acuerdo. Quería saber lo siguiente:

  1. ¿Qué piensan otros usuarios con validación cruzada?
  2. ¿Existen recursos académicos que todos ustedes puedan señalarme que confirmen o rechacen la noción establecida en el artículo? Más específicamente, ¿si los conjuntos de datos de la vida real exhiben (o no) independencia estadística?

¡Gracias!


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Creo que no somos tan ingenuos y mal informados como "la abrumadora práctica común" a la que se refiere el autor. Hay muchas suposiciones falsas, hombres de paja y afirmaciones francamente incorrectas en esa pequeña pieza.
whuber

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Supongo que el autor de este artículo nunca ha intentado lanzar monedas antes ...
RustyStatistician

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Su queja parece ser que a veces, las personas usan el modelo incorrecto y aplican de manera inapropiada el supuesto de independencia. Eso es ciertamente plausible ... pero la independencia existe como un concepto no para el servicio de la ciencia sino porque surge matemáticamente. Es casi como si el autor afirmara que las matemáticas no tienen un papel que pueda ser mal utilizado en aplicaciones científicas.
Sycorax dice Reinstate Monica

Respuestas:


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Me parece que el autor asume que la mayoría de los científicos no saben ni entienden cómo manejar la correlación y casi asume que el uso de métodos para manejar datos correlacionados no existe (tal vez fuera de las cadenas de Makov). Ese no es el caso. Existen muchos métodos estadísticos que representan datos correlacionados y la mayoría de los estadísticos, epidemiólogos, ecologistas y otros científicos saben (o deberían) cuándo usar los métodos apropiados. No creo que los científicos necesiten abandonar los métodos que suponen independencia, ya que son bastante útiles, si no fueran simulaciones y experimentos del mundo real que han demostrado que su utilidad no abundaría. En cambio, si algo,

Eso es solo mis dos centavos.


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No me suscribo a la opinión del autor en absoluto. En particular, según mi experiencia, no es absolutamente el caso que "[...] la práctica común abrumadora sea simplemente asumir que los eventos muestreados son independientes". Por el contrario, el tema de la correlación es algo con lo que tenemos que lidiar regularmente (durante mi trabajo en la industria financiera). Y, sobre todo importante, ¡somos conscientes de esto!

Sin embargo, estoy totalmente de acuerdo con las declaraciones sobre la simplificación del mundo real. Para mí, las famosas palabras atribuidas a George Box son la guía principal aquí:

Todos los modelos están equivocados; Algunos modelos son útiles.


Gracias por recordarnos esas famosas palabras de George Box, creo que es muy cierto y relevante aquí.
Kiran K.

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Por supuesto, la noción de independencia estadística, como se ha predicado popularmente hasta ahora, es prácticamente un mito (la mayor parte). No creo que nadie deba estar en desacuerdo con que el universo y todo lo que hay dentro de él funciona en conjunto con todo lo demás.

De hecho, en lo que respecta a la independencia estadística, solo está en los conjuntos de datos o en algún tipo, existe en términos muy específicos. Pero en general, la dependencia es una parte integral del universo.


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Sí, pero gran parte es insignificante en términos de nuestras herramientas de medición.
StatsStudent

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Exactamente. Quizás por eso tratamos tales variables como independientes ya que su dependencia es insignificante.
Shiv_90
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