heninghuang的个人博客

黄河宁
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教育情况:University of California at Santa Barabara,博士
研究领域:数理科学->数学->数理统计
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科学家真的需要‘统计显著性’和p值吗?

2019年3月,800多位 来自世界各地的 科学家 和统计学家 在《 Nature 》上 联 名 发布一项宣言, 呼吁‘摒弃整个 统计显 著性概念’ 【1】 。 也是 2019年3月, 《 美国统计学家 》 出版了一个讨论统计显著性的专辑。 该期刊 主编在 这期专辑的社论中 建议 “ 在统计分析中消除‘p值0.05 ’和 ...
2021-10-3 12:08

关于统计显著性和p值的大辩论:保守派最新的反击与改革派的回应

笔者之前的博文“对统计显著性 检验 和 p 值 0.05的大 辩论会导致‘范式转换’吗?”介绍了正在国际统计学界进行的关于统计显著性和 p 值的大 辩论。博文中特别提到了 美国统计协会( ASA )于2016年发布的 关于统计显著性和 p 值 ‘官方’声明, 警示 滥 用 统计显 著性和 p 值 。 ...
2021-9-19 07:32

基于测量不确定度的统计质量控制准则被纳入走航式ADCP河流流量测验国际标准ISO:24578:2021(E)

今年 (2021) 3月,走航式声学多普勒流速剖面仪 (ADCP) 河流流量测验国际标准 ISO:24578:2021(E) 第一版正式出版【1】。该标准纳入了基于测量不确定度的统计质量控制方法和准则【2、3】,取代以往采用的基于最大残差的统计质量控制方法和准则。该标准还纳入了测验总历时至少为720秒准则。因此,该标准推 ...
2021-6-3 12:05

对统计显著性检验和p值<0.05的大辩论会导致‘范式转换’吗?

最近几年,学术界对统计显著性检验和 p 值0.05的 辩论可以说是如火如荼,愈演愈烈。2016年, 美国统计协会 (ASA) 发布了关于 p 值 的‘官方’声明, 警示滥用统计显著性和 p 值。 2019 年 3 月 “ 美国统计学家 ( TAS )” 期刊出版了一个讨论 统计显著性问题的专辑,其中包含 43 ...
2021-5-28 11:46

当今统计学教科书中有哪些最被误解和最为误导的概念或理论?

美国 德保罗 大学客座教授 Blaine Tomkins 最近 在 ResearchGate 上提出了一个讨论题:“当今教给统计专业学生有哪些最被误解的概念?” 他写到:“作为一名统计学讲师(曾经被传授过许多错误的或者误导性知识的学生),我很好奇其他人(无论你是学生、教师、研究人员、审稿人等等)在研究或教学中遇到的有关统计 ...
2021-1-26 09:15

《测量不确定度表示指南》现行版与修订版:挑战与机遇

一、 《测量不确定度表示指南》现行版 《测量不确定度表示指南》( 英文名称:“ Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”) 是 国际标准化组织 (ISO) 联合 7 个国际组织于 1993年 发布的(以下简称《指南》 ) 。在 这 之前,世界各国测量学界对于如何表示测量结果及其误差没有统一的 ...
2020-12-21 06:55

科学的主流经常是错的吗?

笔者在上一篇博文:“为什么创新论文发表难,而创新成果推广更难?”中引述了 美国 Roosevelt 大学 Ziliak 教授和 Illinois-Chicago 大学 McCloskey 教授 关于科学 主流的论述【 2 】: “任何一位科学家将会告诉你:科学的主流经常是错的。否则,想像一下,科学 早就完成了。但是 很少有科学 ...
2020-11-25 12:50

为什么创新论文发表难,而创新成果推广更难?

一、创新论文发表难 通常论文的创新性越高,其中提出的理论或 观点 与主流理论或 观点的 偏离程度就越大(甚至相悖),因而得到审稿人肯定的可能性就越小, 被 主流 学术期刊拒稿的概率也就越大。所以 创新性越高的论文越难以在主流 学术期刊上 发表,因为很难通过同行评审。 那么为什么 审稿人很难接受和 ...
2020-11-9 06:38

如何将n个独立信息源的信息汇总?

一、“信息汇总定律” 假定我们有 n个独立的信息源,每个信息源发出的信息 x 可以表征为一个连续的随机变量,其概率密度函数是 p ( x ) 。比如n个实验室各自独立地测量万有引力常数 G 。每个实验室(信息源)的测量都会有误差(或者不确定性),因此测量结果 G 是一个随机变量 。则任一 信息源关于 x 的香农信息量 ...
2020-11-4 13:36

为什么连续随机变量的贝叶斯定理可能是错误的?

在贝叶斯统计学中,如果未知参数是连续随机变量,未知参数的 先验信息以先验分布来表征,而当前信息(测量数据)以似然函数来表征。则 连续随机变量的贝叶斯定理的表达式为: 后验分布 ∝ 先验分布 × 似然函数 &nb ...
2020-10-29 11:41
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