Версия для печати темы
Нажмите сюда для просмотра этой темы в оригинальном формате
Студенческий форум > Профессорские анекдоты > (2018) Смешно в интервале ± 3σ


Автор: VAL 11.04.2018 18:50
(2018) Смешно в интервале ± 3σ. Каким бывает околонаучный юмор
Источник: https://chrdk.ru/other/sci-jokes

QUOTE
Есть ли у ученых чувство юмора? Безусловно. Иногда это узкоспециальные шутки, понятные только коллегам, иногда ученые смеются над изображением самих себя не-учеными (яркий пример — телесериал «Теория Большого взрыва»), а иногда научный юмор может быть оценен и неспециалистами.


ЗЫ. https://elementy.ru/LHC/HEP/study/errors/sigma - Что такое «сигма»?

QUOTE
Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение. Опуская тонкости, которые будут обсуждены ниже, можно сказать, что стандартное отклонение — это та погрешность, то «± сколько-то», которым обязательно сопровождают измерение величины. Если вы измерили массу предмета и получили результат 100 ± 5 грамм, то величина «110 грамм» отличается от измеренного результата на два стандартных отклонения (то есть на 2 сигмы), величина «50 грамм» отличается на 10 стандартных отклонений (на 10 сигм).


QUOTE
Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности

При обсуждении погрешностей мы уже говорили, что фраза «измеренная масса равна 100 ± 5 грамм» вовсе не означает, что истинная масса гарантированно лежит в интервале от 95 до 105 грамм. Она может оказаться и за пределами этого интервала «± 1σ», но, как правило, недалеко. В небольшом проценте случаев может даже случиться, что она выходит за пределы интервала «± 2σ», и уж совсем редко она оказывается за пределами «± 3σ». В общем, тенденция ясна: количество сигм связано с вероятностью того, что истинное значение будет настолько отличаться от измеренного.

Автор: VAL 16.02.2019 19:44
QUOTE
Предположим, вы измерили некие данные и хотите узнать, какова вероятность того, что они «вписываются в норму». Вы проводите статистический тест, который дает вам вероятность того, что «нормальная ситуация» без какого-либо реального отклонения только за счет статистической флуктуации даст вот такое или еще более сильное отклонение. Эта вероятность называется p-значение.

В биологии пороговое p-значение, ниже которого уже уверенно говорят про реальное отличие, составляет один или даже несколько процентов.

В физике элементарных частиц (ФЭЧ) такое отличие вообще не считают значимым, тут нет даже «указания на существование» какого-то отличия!

Ответственное заявление об отличии звучит в ФЭЧ только для p-значений меньше одной двухмиллионной (то есть отклонение больше 5σ) . Такой жесткий подход к достоверности утверждений выработался в ФЭЧ примерно полвека назад, в эпоху, когда экспериментаторы видели много отклонений со значимостью в районе 3σ и смело заявляли об открытии новых частиц, хотя потом эти «открытия» не подтверждались.

Автор: VAL 21.05.2019 15:50
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 - Нормальное распределение

QUOTE
Правило трёх сигм

- Основная статья: Правило трёх сигм
- График плотности вероятности нормального распределения и процент попадания случайной величины на отрезки, равные среднеквадратическому отклонению.

Правило трёх сигм ( 3 σ {\displaystyle 3\sigma } {\displaystyle 3\sigma }) — практически все значения нормально распределённой случайной величины лежат в интервале ( x ¯ − 3 σ ; x ¯ + 3 σ ) {\displaystyle \left({\bar {x}}-3\sigma ;{\bar {x}}+3\sigma \right)} \left({\bar {x}}-3\sigma ;{\bar {x}}+3\sigma \right). Более строго — приблизительно с вероятностью 0,9973 значение нормально распределённой случайной величины лежит в указанном интервале (при условии, что величина x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} {\bar {x}} истинная, а не полученная в результате обработки выборки). 

Автор: VAL 1.11.2022 19:08
doh.gif

Powered by Invision Power Board (http://www.invisionboard.com)
© Invision Power Services (http://www.invisionpower.com)