бъясняю одному недоподрабинеку, завороженному махинациями "статистиков" от политологии: "Ну вот представьте, что кто-то начал измерять 1 января температуру воздуха каждый день. 1 января она была -10. Дальше постепенно повышалась - регрессию можно построить легко. 1 июля, установив, что температура +35, Вы стали делать статистически правильный прогноз, основанный на накопленных данных, на 1 декабря. У вас должно получиться, что температура воздуха будет +60. Это статистически правильно, да. Так же, как и ваш смешной "статистический" анализ выборов" тоже правилен. :
Comments
А кстати, как правильно сформулировать то, что с точки зрения статистики данный пример верен, а ИРЛ не работает? Вроде ж должен какой-то термин быть для таких ситуаций, но матстат я благополучно забыл процентов на 80.
(Reply to this) (Thread)
facepalm.jpg
Сам себя начинаю тихо ненавидеть... Всю ночь же думал. А про негомогенность так и не вспомнил. Нафиг, пора повторять матан.
Сам себя начинаю тихо ненавидеть... Всю ночь же думал. А про негомогенность так и не вспомнил. Нафиг, пора повторять матан.
Это не матан. Перечти про байесов подход. Дело в том, что распределение вероятностей и разные статистики (дисперсия там, средние, мода) меняются со временем и старые распредлеления можно использовать только для жэргодичных процессов (то есть гле статистики по времекни совпадают с статистиками по пространству - то есть каждая элемент со времем подчинается тем же законам что совокупность элементов одномоментно) - это я так считаю. А Саша Горчаков (лауреат Государственной премии СССР по статистике между прочим) же говорил, возражая мне, что вполне достаточно гомогенности, то есть, когда изменение статистик подчиняется какому-то закону. Формально, он прав, но содержательно мне кажетсЯ все-таки нужна эргодичность - более сильное условие
(Reply to this) (Parent)