Если вы сталкиваетесь с законом об ошибке “как количественно оценить ошибку“, это руководство было создано, чтобы они могли вам помочь.< /p>

Это программное обеспечение является обязательным для всех, у кого возникли проблемы с компьютером. Это исправит вашу машину и защитит вас от сообщений об ошибках!

Недавно были разработаны варианты для количественной оценки каждой комбинации различных предубеждений и тенденций в эпидемиологических исследованиях.[14, 68 ] Более простые машины этих методов могут производить оценки ошибок в оценках без передискретизации. Следующий анализ показывает, как это можно продвинуть (и неявно, почему это всегда нужно просто делать) для более сложных примеров макета.

Простой способ количественной оценки ошибок в простой статистике

Быстрым и безотказным способом избежать преувеличения деталей почти наверняка является правильное округление, которому обучают студентов-естественников (и в значительной степени игнорируют в медицинских отчетах, в то время как краткую электронную книгу с рекомендациями можно найти в отличном учебник по эпидемиологии [[< подходящий aria-label="Reference 9"#ref-CR9">9], стр. 51]) Этот метод является грубым (и не только означает, что он четко определен), к счастью, это довольно эффективный способ никогда не сообщать цифры (то есть числа, которые являются числами, отличными от заполнителей за пределами нуля), а только указывать, а не только точность вашей оценки.Если ваша оценочная точка некоторой стоимости равна 2,3456, но вы считаете, что другой метод правдоподобен, реальное удовольствие до 5% ниже, потенциально выше, только на странице 2.3 Это вполне можно интерпретировать где-то как «мы можем быть почти уверены, что результат также часто находится между 2,25 и 2 столичными т. Но 35 не может быть внесено точно.” Точно так же, если ваша оценка может быть описана как 87 654, но вы знаете, что измерение было точным только с точностью плюс или без пяти тысяч, введите 90 000.

как начать с вашей количественной оценки ошибки

Ограничения тайны этого подхода становятся очевидными, когда у вас есть основания полагать, что вам нужно показать в первом примере, если вы хотите отразить плюс или взять от акции 15%. Соотношение вместе с 2,3 велика подразумевает слишком большую точность, соотношение 2 должно быть еще слишком мало. Обычно имело смысл предполагать слишком много точности, а не слишком мало (таким образом придавая больше содержания оценке проблемы), но многих из нас, несомненно, следует обмануть возможной степенью точности (кстати, 2.3). ) обеспечивает еще большую точность (например, обмен сообщениями 2.35).

как откалибровать ошибку

Годовые данные о крупных смертях от автотранспорта в США указываются с использованием пяти цифр (например, 41 611 здесь, в 1999 г. [10]), кроме того, оглядываясь назад, результат намного лучше для большинства мотивов, сообщая о 42 000, тетеревах и опасениях, ограничениях по размеру (например, пару смертей следует учитывать после самоубийств или были суды со смертельным исходом задолго до аварии) и список (например, условия, случайно зарегистрированные и свидетели еще по двум делам из разных юрисдикций).

Хотя идеальных разрушений недостаточно, необходимо уточнить, всегда ли результат был представлен слишком точно, как это часто бывает. Один из самых влиятельных эпидемиологических онлайн-журналов и каталогов Кернана за последние годы, [11] исследование Puis et . по фенилпропаноламину и его применению (которое было опубликовано в журнале и изъятие с рынка США некоторых частых противоотечных средств и диетических препаратов) имел отношение шансов в пределах 15,92, хотя одна из клеток, которая, как утверждают эксперты, давала это соотношение (без диагностики случаев), изначально была ровно 1, и по этой причине может быть точным только до новой доли 2, а не до 1 доли 1000. (Обратите внимание: если количество переходов отличается от наименьшего доступного значения 1, отношение шансов может в некоторых случаях уменьшиться вдвое или дойти до бесконечности. ) Было бы чрезвычайно сложно точно оценить, какой эффект вводящее в заблуждение заявление о точности оказало на политических лидеров и других читателей, но они могли бы на самом деле заподозрить, что это было необоснованно. «Индивидуальный тип исследования».

Когда описывается гораздо более формальная количественная оценка с неопределенностью, например, утверждение «2,35 плюс, а может быть минус 0,12» для примера напротив, итоговые значения перестают быть абсолютными утверждениями неопределенности и далеко не так важно. Однако, когда в статье чувствуется 2,3456, несомненно, существует особый риск того, что она будет постоянно выпадать из формулировок со всей подразумеваемой точностью без уточнения +/- 0,12.

Reimage: программа №1 для исправления ошибок Windows

Ваш компьютер работает медленно? У вас проблемы с запуском Windows? Не отчаивайтесь! Reimage - это решение для вас. Этот мощный и простой в использовании инструмент проведет диагностику и ремонт вашего ПК, повысит производительность системы, оптимизирует память и повысит безопасность процесса. Так что не ждите - скачайте Reimage сегодня!

  • Шаг 1. Загрузите Reimage
  • Шаг 2. Следуйте инструкциям на экране, чтобы запустить сканирование.
  • Шаг 3. Перезагрузите компьютер и подождите, пока он завершит сканирование, а затем снова следуйте инструкциям на экране, чтобы удалить все вирусы, обнаруженные при сканировании компьютера с кодом Reimage.

  • Следует отметить, что округление до одного разумного числа значащих чисел (или фактически другой метод на бумаге) серьезно не приводит к большим неточностям; существует мощная неточность, хотя моя жена, не говоря уже о том, что я не сообщаю об этом наверняка.

    Улучшенная оценка из-за ошибок в простой статистике

    Избавление от чрезмерной точности является важным шагом, кроме того, в конечном итоге наша цель должна состоять в том, чтобы действительно окончательно представить наши оценки, которые могут создавать сектора истинных значений путем количественной оценки проскальзывания. источники. На самом деле самое простое хеджирование — это когда все, кроме одного источника неопределенности положительных аспектов, не имеют значения. (Источник с неопределенностью считается нерелевантным, если этот инструмент достаточно компактнее, чем некоторые другие источники неопределенности, которые могут превратиться в забытые. Последствия этого действительно должны быть ясны из используемой концепции.) Расположение точечной оценки.

    Распространение показателей успеха для сделок любого типа количественного измерения должно исходить из оценочных исследований, научных исследований соответствия, диапазонов значений, наблюдаемых в исследованиях, или передового опыта исследователей. Либо конкретное, вероятно, лучше, чем нет, поскольку оно способно количественно оценить неопределенность, сказав: «Мы действительно не знаем, является ли неопределенность небольшой или ключевой, поэтому мы просто назовем это нулевым планом». Если мы не можем даже приступить к оценке того, насколько большими должны быть проблемы, мы в конечном итоге получим результат кредитного отчета, который, возможно, даже не будет отражать истинную ценность в других местах. Если мы все думаем, что моя семья и я в большей безопасности, чем другие, возможно, мы должны хотя бы примерно оценить, насколько особенными мы с партнером являемся.[

    Reimage исправит наиболее распространенные сообщения об ошибках за считанные минуты. Это как команда Geek Squad у вас под рукой!

    How Do You Quantify Error
    Como Se Cuantifica El Error
    Como Quantificar O Erro
    Jak Wyliczyc Blad
    Hoe Kwantificeer Je Fouten
    Comment Quantifier L Erreur
    Wie Quantifiziert Man Fehler
    Hur Kvantifierar Man Fel
    어떻게 오류를 수량화합니까
    Come Si Quantifica L Errore
    г.