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強い一貫性を必要とする統計アプリケーションはありますか?
On 2月 16, 2021 by admin誰かが知っているのか、統計に弱い一貫性ではなく強い一貫性が必要なアプリケーションが存在するのか疑問に思いました。つまり、アプリケーションには強い整合性が不可欠であり、アプリケーションは弱い整合性では機能しません。
コメント
- いいえ、そのようなアプリケーションはありません。
- 直感的な魅力の範囲外で、一貫性が弱いのではないかと思うことがあります。 -実際には非常に重要です。 $ n = 10 ^ {1000} $未満のすべての有限サンプルサイズで非常に賢明に動作する推定量があり、実際には私の最大サンプルサイズはそのごくわずかな部分にすぎない場合、一貫性のない推定量が存在する可能性があります'それでも完全に問題ありません。一貫性のある実際の値は、'通常(病理学的な場合ではなく実際の場合)、まだ動作する推定量に関連付けられているように思われます'うまく'サンプルサイズがこれまでに見たものを超えて移動するので。
回答
上記のコメントの回答の参照が必要な場合は、AndrewGelmanのブログのこちらをご覧ください。 :
これは、大数の法則の違いを示す例を考えられるかどうかを一度尋ねたときのルシアン・ル・カムの返事を思い出させます。 (確率1での収束)と弱い法則(確率での収束)は違いを生みました。ル・カムは答えました、いいえ、彼は例を知りませんでした。ル・カムは理論統計学者の理論統計学者だったので、あなたの答えがあります。
おそらくこのさまざまな収束モードの真の重要性は数学にあり、さまざまな数学手法の使用を許可していることを確認してください。理論の発展においてのみ。そして、それは十分に重要かもしれませんが、理論の発展にとっては、具体的な実際のアプリケーションではありません。
コメント
- +1おそらく、バズライトイヤー、無限に到達する可能性のある人、または少なくとも彼がそこに向かっていることを知っていた人。
回答
Galves(2008)にある変更された形式のコンテキストアルゴリズムを適切に実行するには、強力な一貫性が必要です。
コメント
- これは、おそらく非常に短いため、自動的に低品質としてフラグが付けられます。現在のところ、それは私たちの基準による答えというよりはコメントです。あなたはそれを拡張できますか?たとえば、Galves(2008)の完全な引用を提供できますか? '他の場所では一般的な要件ではないように思われる場合、強力な一貫性を必要とするCAまたはその変更された形式についてはどうでしょうか。コメントに変えることもできます。
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