Дэвид Шпигельхалтер

Цикл PPDAC (Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusion) был предложен как модель решения проблем, которую мы будем использовать в этой книге[17].

В этой главе мы рассмотрим методы, разработанные в последующем столетии для получения сводной информации из имеющейся массы данных. Мы увидим, что числовые характеристики выборки (показатели положения, распространения, разброса, тренды и корреляция) тесно связаны со способом их представления на бумаге или экране.

Нормальное распределение случайной величины характеризуется двумя параметрами – своим средним (или математическим ожиданием) и стандартным отклонением (которое является мерой разброса или отклонения от среднего);

ормальное распределение случайной величины характеризуется двумя параметрами – своим средним (или математическим ожиданием) и стандартным отклонением (которое является мерой разброса или отклонения от среднего);

Существует даже специальное слово для склонности конструировать связи между событиями, которые в реальности не связаны, – апофения, причем ее крайнее проявление – объяснять простую случайность или невезение злонамеренностью других и даже колдовством.

В проспективном когортном исследовании участники измеряли бы уши всю свою жизнь, проверяя, не растут ли они, или не умирают ли раньше люди с небольшими ушами. Но это требует много времени, поэтому можно применить альтернативу – ретроспективное когортное исследование,

Простейший метод работы с возмущающим фактором – посмотреть на видимые связи при каждом его уровне. Это называется поправкой, или стратификацией. Например, мы могли бы изучить связь между продажами мороженого и числом утонувших в дни с примерно одинаковой температурой воздуха.

Критерии Брэдфорда Хилла применяются к общим научным заключениям, касающимся генеральных совокупностей. Но нас могут интересовать и отдельные случаи – например, в гражданской тяжбе, когда суду нужно решить, привело ли определенное воздействие (скажем, наличие асбеста на работе) к негативному результату для конкретного лица (например, к раку легких у Джона Смита). Никогда нельзя установить с полной уверенностью, что асбест стал причиной рака, поскольку невозможно доказать, что без асбеста рак не развился бы.

Поэтому в целом мы можем считать, что
наблюдение = детерминистская модель + остаточная ошибка.

Мы могли бы провести через эти точки прямую линейной регрессии, но тогда наивная экстраполяция говорила бы, что при очень большом количестве случаев выживаемость превысит 100 %, а это полный абсурд. Поэтому для показа долей была разработана логистическая регрессия, где кривая не выходит за рамки диапазона от 0 % до 100 %.