คำถามติดแท็ก statistics-in-media

นี่คือบทความที่กระตุ้นคำถามนี้: ความกระวนกระวายทำให้เราอ้วนหรือไม่? ฉันชอบบทความนี้และแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงแนวคิดของ "การควบคุมตัวแปรอื่น ๆ " (IQ, อาชีพ, รายได้, อายุ, ฯลฯ ) เพื่อแยกความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่มีปัญหา คุณช่วยอธิบายให้ฉันฟังว่าคุณควบคุมตัวแปรในชุดข้อมูลทั่วไปได้อย่างไร? เช่นหากคุณมี 2 คนที่มีระดับความอดทนและ BMI เหมือนกัน แต่มีรายได้ต่างกันคุณจะจัดการกับข้อมูลเหล่านี้อย่างไร คุณแบ่งกลุ่มพวกเขาออกเป็นกลุ่มย่อยต่าง ๆ ที่มีรายได้ความอดทนและค่าดัชนีมวลกายใกล้เคียงกันหรือไม่? แต่ท้ายที่สุดก็มีตัวแปรหลายสิบตัวที่จะควบคุม (IQ, อาชีพ, รายได้, อายุ, ฯลฯ ) จากนั้นคุณจะรวมกลุ่มย่อย 100 กลุ่มเหล่านี้ได้อย่างไร ในความเป็นจริงฉันมีความรู้สึกว่าวิธีนี้กำลังเห่าต้นไม้ที่ไม่ถูกต้องตอนนี้ที่ฉันพูดด้วยวาจาแล้ว ขอบคุณที่ส่องแสงบางอย่างที่ฉันตั้งใจจะทำตอนนี้สองสามปีที่ผ่านมา ... !

141 regression  causality  confounding  controlling-for-a-variable  statistics-in-media 

นี่คือบทความในครั้งนิวยอร์กที่เรียกว่า"แอปเปิ้ล confronts กฎหมายของตัวเลขที่มีขนาดใหญ่" พยายามอธิบายการเพิ่มขึ้นของราคาหุ้นของ Apple โดยใช้กฎหมายจำนวนมาก บทความนี้มีข้อผิดพลาดทางสถิติ (หรือทางคณิตศาสตร์) อะไรบ้าง

39 probability  central-limit-theorem  law-of-large-numbers  statistics-in-media 

เดอะนิวยอร์กไทมส์มีความคิดเห็นที่ยาวนานเกี่ยวกับระบบการประเมินผลครู 'มูลค่าเพิ่ม' ที่ใช้ในการให้ข้อเสนอแนะกับนักการศึกษานิวยอร์กซิตี้ lede เป็นสมการที่ใช้ในการคำนวณคะแนน - นำเสนอโดยไม่มีบริบท กลยุทธ์วาทศิลป์ดูเหมือนจะเป็นการข่มขู่ทางคณิตศาสตร์: เนื้อหาทั้งหมดของบทความมีอยู่ที่: http://www.nytimes.com/2011/03/07/education/07winerip.html ผู้เขียน Michael Winerip ให้เหตุผลว่าความหมายของสมการนั้นเกินความสามารถของใครก็ตามที่ไม่เข้าใจแมตต์เดมอนผู้เข้าใจโดยเฉลี่ยน้อยกว่าครูทั่วไป: "การคำนวณคะแนนคาดคะเนของมิสซิสไอแซคสัน 3.69 นั้นยิ่งน่ากลัวมากขึ้นมันขึ้นอยู่กับตัวแปร 32 ตัว - รวมถึงว่านักเรียน“ ถูกเก็บรักษาไว้ในเกรดก่อนปีที่ทดสอบก่อน” และนักเรียนเป็น“ ใหม่สู่เมืองก่อนสอบ ปี." ตัวแปร 32 ตัวนั้นเสียบเข้ากับแบบจำลองทางสถิติที่ดูเหมือนหนึ่งในสมการเหล่านั้นใน“ การล่าสัตว์ตามใจปรารถนา” เท่านั้นที่ Matt Damon เท่านั้นที่สามารถแก้ไขได้ กระบวนการดูเหมือนโปร่งใส แต่ชัดเจนว่าเป็นโคลนแม้กระทั่งคนที่มีความคิดสร้างสรรค์เช่นครูอาจารย์ใหญ่และฉันลังเลที่จะพูดแบบนี้ - นักข่าว นางสาว Isaacson อาจมีสององศา Ivy League แต่เธอหายไป “ ฉันพบว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะเข้าใจ” เธอกล่าว ในภาษาอังกฤษธรรมดา Ms. Isaacson เดาได้ดีที่สุดเกี่ยวกับสิ่งที่แผนกพยายามจะบอกเธอว่า: …

24 regression  multilevel-analysis  statistics-in-media 

ฉันหมายถึงบทความนี้: http://www.nytimes.com/2011/01/11/science/11esp.html พิจารณาการทดลองต่อไปนี้ สมมติว่ามีเหตุผลที่เชื่อได้ว่าเหรียญถูกถ่วงน้ำหนักไว้ที่หัวเล็กน้อย ในการทดสอบเหรียญขึ้นมา 527 ครั้งจาก 1,000 ครั้ง นี่เป็นหลักฐานสำคัญที่บ่งบอกว่าเหรียญมีน้ำหนัก การวิเคราะห์แบบดั้งเดิมบอกว่าใช่ ด้วยเหรียญที่ยุติธรรมโอกาสที่จะได้รับ 527 หรือมากกว่าในการโยน 1,000 ครั้งนั้นน้อยกว่า 1 ใน 20 หรือ 5 เปอร์เซ็นต์ซึ่งเป็นการตัดแบบธรรมดา เพื่อนำไปใช้อีกทางหนึ่ง: การทดลองค้นหาหลักฐานของเหรียญถ่วงน้ำหนัก“ ที่มีความมั่นใจ 95 เปอร์เซ็นต์” แต่นักสถิติหลายคนไม่ซื้อ หนึ่งใน 20 คือความน่าจะเป็นที่จะได้รับจำนวนหัวมากกว่า 526 ต่อ 1,000 ในการโยน นั่นคือมันคือผลรวมของความน่าจะเป็นในการพลิก 527, ความน่าจะเป็นของการพลิก 528, 529 และอื่น ๆ แต่การทดสอบไม่พบตัวเลขทั้งหมดในช่วงนั้น พบว่ามีเพียงหนึ่ง - 527 มันจึงแม่นยำยิ่งขึ้นผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้พูดว่าเพื่อคำนวณความน่าจะเป็นที่จะได้เลขหนึ่งนั่นคือ 527 - ถ้าเหรียญนั้นมีน้ำหนักและเปรียบเทียบกับความน่าจะเป็นที่จะได้หมายเลขเดียวกันถ้าเหรียญนั้น …

20 hypothesis-testing  bayesian  statistics-in-media 

ปิด. คำถามนี้เป็นคำถามปิดหัวข้อ ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามดังนั้นจึงเป็นหัวข้อสำหรับการตรวจสอบข้าม ปิดให้บริการใน2 ปีที่ผ่านมา มันได้รับการวิจารณ์อย่างกว้างขวางในสื่อสีเหลืองและไม่ใช่สื่อสีเหลืองที่เดอะซิมป์สันส์ (ละครโทรทัศน์) ได้ทำนายอนาคตซ้ำ ๆ บทความออนไลน์ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับมันอยู่ที่นี่และที่นี่ หากคุณgoogle "simpsons ทำนายอนาคต" คุณจะได้รับความนิยมและวิดีโอนับล้าน บางทีคำทำนายที่น่าทึ่งที่สุด (อย่างน้อยสำหรับฉัน) ก็คือ ทรัมป์ในฐานะประธานาธิบดีสหรัฐฯ (ทำในปี 2000!) ล่าสุดดูเหมือนว่าจะถูกต้องตามกฎหมายของกัญชาในแคนาดา คำถามคือทำไมความสำเร็จที่เห็นได้ชัดนี้ ฉันเดาว่า (i) ซิมป์สันทำให้จำนวนมากของ "คาดการณ์" (แทนที่จะอาคารสถานการณ์), (ii) สถิติการพูดสัดส่วนของการเข้าชมที่เป็นจริงที่ต่ำมาก (ไม่ว่าฉันมีคำนวณได้) "ความสำเร็จ" ที่เห็นได้ชัดนั้นเป็นเพียงอคติทางปัญญา

14 statistics-in-media