А[
10 человек - группа студентов, 100 - уже курс, 1000 - университет - 10 миллионов уже государство
Size: a a a
2020 March 13
A
Но ведь чем меньше выборка, тем меньше вероятность, что она случайна, опять же, исходя из практики
попробуй применить это к единичному подбрасыванию монеты
А[
попробуй применить это к единичному подбрасыванию монеты
Оу, наоборот имел в виду
А[
Чем меньше выборка, тем менее она не случайна
ЕТ
То есть Вилкоксон на большой выборке может... найти отличия там где их нет? Или наоборот?
Ну, да. А ещё Вилкоксон на большой выборке сломается, потому что будет очень много повторов рангов.
А[
Ну, да. А ещё Вилкоксон на большой выборке сломается, потому что будет очень много повторов рангов.
Это уже от рангов зависит :)
ЕТ
Поправьте, если я не прав.
A
Чем меньше выборка, тем менее она не случайна
тоже не очень утверждение. Все зависит от способа формирования выборки
A
можно 10 человек выбрать случайно, а можно 10 тыс. - тенденциозно
ЕТ
Тут скорее можно сказать, что, чем меньше выборка, тем меньше вероятность, что параметры приближающего её распределения будут соответствовать параметрам распределения генеральной совокупности.
А[
Так или иначе не понимаю, почему многосотенные датасеты плохи
ЕТ
Так или иначе не понимаю, почему многосотенные датасеты плохи
Они хороши, но надо быть более острожным и понимать, какой размер эффекта мы ищем. На 100000 выборке найдётся и очень незначительный по размеру эффект, который как бы и есть "на самом деле", но по факту является чем-то вроде "ели в среднем на 0.0001 миллиметр выше берез".
A
Так или иначе не понимаю, почему многосотенные датасеты плохи
да все с ними хорошо
А[
Они хороши, но надо быть более острожным и понимать, какой размер эффекта мы ищем. На 100000 выборке найдётся и очень незначительный по размеру эффект, который как бы и есть "на самом деле", но по факту является чем-то вроде "ели в среднем на 0.0001 миллиметр выше берез".
Ну так дело в размере эффекта, да
ЕТ
Андрей выше всё верно говорит.
А[
Если такой размер интересует и он есть, найдется (или нет)
A
Тут скорее можно сказать, что, чем меньше выборка, тем меньше вероятность, что параметры приближающего её распределения будут соответствовать параметрам распределения генеральной совокупности.
более того, на маленькой выборке вообще можно не понять, какую форму имеет распределение и какие параметры его корректно описывают
ЕТ
более того, на маленькой выборке вообще можно не понять, какую форму имеет распределение и какие параметры его корректно описывают
+++
А[
А это к Александру скорее вопрос
A
Это все проблемы репрезентативности, если точно знаешь, что в генеральной совокупности гауссиана, то это одно, а если распределение мультимодальное и с тяжелыми хвостами, то надо все участки этой кривули покрыть хоть каким-то количеством наблюдений