¿Por qué don ' t utilizamos dígitos significativos?

Question

Alguna idea de ¿por qué no usar dígitos significativos en las estadísticas? ¿Algo a lo largo de la línea de están usando estimaciones por lo que no se aplican las reglas sobre precisión ;)?

Answer 1

Dígitos significativos se utilizan en algunos campos (he aprendido acerca de ellos en Química) para indicar el grado de significativo de la precisión que existe en un número. Este es un tema importante en las estadísticas, así que en el hecho de que se nos informe de esta constantemente--nos acaba de informar de que en una forma diferente. Específicamente, el informe de los intervalos de confianza, que indican el nivel de precisión de una estimación (como media).

Una vez que se ha incluido el 95% del IC para una estimación, tales como $(-0.12, 1.12)$, puedes ver la lista como el número de dígitos para su refiero a como te gustaría, como $0.50129519823975923$, y no hay ningún problema. De hecho, el estadístico Andrew Gelman ha recomendado que la lista de al menos cuatro (2009, pág. 4).

Answer 2

Una de las razones para restringir el número de dígitos en muchos cálculos, los valores de p, etc. se basa en la percepción. Informar algo como p = 0.04872429 implica un nivel de precisión en los resultados que les hace ser percibido como más precisa.

Esencialmente, el uso de un número elevado de cifras en el informe de resultados estadísticos gustos muchos de intentar encubrir sus hallazgos en un inmerecido aire de autoridad.

Answer 3

¿Hablas redondeo de los datos a un cierto número de dígitos significativos o redondeo su respuesta final? Si usted ronda los datos que usted puede entrar en situaciones donde se han lanzado lejos ruido estadística cálculos deban usar.

Answer 4

Creo que realmente depende del nivel de confianza requerido, menos cifras de significación son apropiados para el 95%, en comparación con 99.999% o mayor, por ejemplo, como el usado por el CERN para muchos de sus resultados.