К сожалению вместо дискуссии плав применил весьма спецефический метод доказания совей правоты а именно вычистил мои ответы и перекрыл доступ на форум. можно конечено было бы зайти под другим именем с другого IP но будем считать что это время я дал плаву чтоб наконец обосновать свою позицию итак подводя итог можно сказать, что подход предложенный плавом (построение модели и сравнение коэффицинтов) имеет следующий недостатки (в случае если одна модель описывает весь процесс)
1. Требуется обосновать выбор модели
2. НЕобходимо предположить распределние точек вокруг модельной кривой
3. Чувствительность коэффициентов к выбросам, сказывающимся на всей модели
4. НЕчувствительность модели к временной динамике разницы двух кривых.
5. Требование равномерной дискретизации (или хотябы обоснование модели неравномерной)
предложеннй мною подход (попарные сравнения в двух групп в одинаковые моменты времени отначала процееса)
1. НЕ требует выбора и обоснования модели временной динамики процесса
2. Обладает чувствительностью к кратновременным "расхожениям" кривых, не затрагивая остальные временные отрезки
3. нечувствителен к неравномерности дискретизации.
в завершении настоятельно рекомендую плаву избегать громких заявлений и малоосмысленных обобщений. как то
Временной ряд (любой и тот, который изучается обычно, и представленный в посте) интересен тем, что там
имеется достаточно большое количество коррелирующих друг с другом точек (т.е. значение во время t+1 зависит
от значения во время t). мой комментрарий таков К сожалению плав забыл о существовании группы сигналов называемых "белый шум". Исключительно в целях напоминания рекомендуую плаву ответить на следующие вопросы: Является БШ коррелированным процессом? Как ответ соотносится с утверждением плава о "любом" процессе?
http://www.litera.ru/stixiya/authors/krylov/po-ulicam-slona.html
а по существу вопроса? сравните любезный два подхода и выскажетесь..
Уважаемый vah1!
Вы точно сформулировали два подхода. Все с ними ознакомились. Все остались при своем мнении. Развлеклись бессмертными творениями баснописца. Ну и хватит.
Есть так много других интересных тем. Например, близкое к так любимым Вами временным рядам математическое моделирование медико-биологических процессов в виде дифференциальных уравнений, их идентификация по экспериментальным данным (вот они где - временные ряды!) и исследование устойчивости решения уравнений модели. А какие грандиозные выводы можно сделать! Как круто исследовать чувствительность решения к начальным и граничным краевым условиям!
Занятие очень достойное.
Поскольку г-н vah1 не успокаиваится, вынужден сообщить, что г-н vah1 не вносит никакой позитивной информации в форум. То, о чем он пишет не имеет отношение к статистике и замусоривает форум, а если он не понимает, что такое (био)статистика, ну чтож, помочь этому не возможно. У человека много свободного времени и желание поболтать - пожалуйста - есть раздел разное. А это - раздел медицинская статистика для врачей-аспирантов. Если нечего сказать по существу (задать вопрос или ответить на него) - в этой ветке делать нечего. То, что vah1 не разбирается в проблеме очевидно по тому, что он не отреагировал на мое замечание по поводу проблемы множественных сравнений (соответственно, не привел это в своем описании "достоинств" своей модели). Он этого просто не знает. Как, судя по всему, и не имеет представлений о предметной области, которая обсуждалась.
Для читателей этой (достаточно бессмысленной) переписка хочу обратить внимание на интересный прием г-на vah1 - он сравнивает НЕДОСТАТКИ "моего" предложения (на самом деле стандартного подхода к анализу обсуждавшейся задачи, но г-н vah1 просто этого не знает и значть не хочет) и ДОСТОИНСТВА своего предложения. Тяжелый случай...
Что же касается цитат учебников, то vah1 не приводит ссылок на то, где опубликованы отстаиваимые им идеи, значит важности опубликованных исследований он так же не понимает.
Насчет "белого шума" vah1 просто сам себя высек как унтер-офицерская вдова, предположив (судя по тому, что это его ответ на мой призыв вернуться к задаче), что выведение вещества из организма является белым шумом (иначе как объяснить то, что он про него вспомнил). Если vah1 считает, что ЭКГ - это белый шум, ну что же... каждый имеет право на мнение. Однако эта ветка не предназначена для болтовни, именно поэтому меня просили ее модерировать. Так что хотите потрындеть - пишите в другой ветке, хотите писать здесь - соблюдайте правила. Не нравятся правила - никто не заставляет писать в данном форуме.
Предупреждение не сработало...
Поэтому хочу заметить. Есть определенные правила и определенная наука. Объяснять людям, которые этого не понимают смысла нет. Есть много других форумов, где человек может говорить все, что хочет. Тут будут соблюдаться определенные правила, а именно, необходимость в случае возникновения конфликтной ситуации демонстрировать, где опубликован спорный подход. При невыполнении этого правила (т.е. попытки заболтать оппонента) это будет пресекаться блокированием. Еще раз повторюсь, если что-то не нравится - можно спокойно уйти на другой форум.
Теперь о сути. То, что vah1 критиковал называется response feature analysis. Он описан в Armitage и Berry в разделе 12.6 (стр. 435-437). Сама методология была предложена Wishart в 1938 году, достаточно подробно затем обсуждалась у Crowder & Hand, 1990, Yates (1982), Metthews и соавт. (1990). Подробное описание подхода с примерами изучения разных типов данных приведено в Der & Everitt (2002). Так что метод достаточно распространенный и общепризнанный. Желающие могут ознакомиться, поскольку ранее было даже указано место, где можно взять книгу Armitage & Berry.
Проблема же множественных сравнений является самой серьезной проблемой для неспециалистов, использующих статистику, а именно для молодых ученых медиков. Это самый частый источник ошибок. Идея достаточно проста. Каждый раз, когда проводится одно сравнение, вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы составляет 5% (при уровне значимости 0,05). Соответственно, если мы имеем два сравнения, то вероятность ошибочного принятия нулевой гипотезы уже составляет 9,7%. Если же мы равниваем 20 наборов точек, то вероятность получения "достоверных" различий если на самом деле это все выборки из одной популяции уже 96% или почти полная уверенность в том, что хотя бы одна точка будет признана "вылетающей". Именно поэтому нельзя сравнивать t-тестом или тестом Мэнна-Уитни большое количество разных временных точек (от разных людей). Непонимание этого принципа показывает незнание основ статистического тестирования (как формулируется и проверяется нулевая гипотеза).
Форум Invision Power Board (http://www.invisionboard.com)
© Invision Power Services (http://www.invisionpower.com)