Эмпирические статистические законы - Empirical statistical laws

An эмпирический статистический закон или (в популярной терминологии) a закон статистики представляет собой тип поведения, который был обнаружен в ряде наборов данных и, действительно, в ряде типов наборов данных.^[1] Многие из этих наблюдений были сформулированы и доказаны как статистические или вероятностные теоремы, и термин «закон» был перенесен в эти теоремы. Существуют и другие статистические и вероятностные теоремы, в названии которых также есть слово «закон», которые явно не вытекают из эмпирических наблюдений. Однако оба типа «закона» можно рассматривать как примеры научный закон в области статистика. Что отличает эмпирический статистический закон от формальной статистической теоремы, так это то, как эти закономерности просто появляются в естественных распределениях без предварительного теоретического обоснования данных.

Примеры

Таких популярных «законов статистики» несколько.

В Принцип Парето является популярным примером такого «закона». В нем говорится, что примерно 80% последствий происходят от 20% причин, и поэтому это также известно как правило 80/20.^[2] В бизнесе правило 80/20 гласит, что 80% вашего бизнеса создается всего лишь 20% ваших клиентов.^[3] В разработке программного обеспечения часто говорят, что 80% ошибок вызваны всего 20% ошибок.^[4] 20% мирового ВВП составляет примерно 80% мирового ВВП.^[5] 80% расходов на здравоохранение в США вызвано 20% населения.^[6]

Закон Ципфа, описываемый как «эмпирический статистический закон» лингвистика,^[7] другой пример. Согласно «закону», для некоторого набора данных текста частота слова обратно пропорциональна его частотному рангу. Другими словами, второе по распространенности слово должно появляться примерно вдвое реже, чем самое распространенное слово, а пятое по распространенности слово должно появляться примерно раз в пять раз, когда встречается самое распространенное слово. Однако то, что делает закон Ципфа «эмпирическим статистическим законом», а не просто теоремой лингвистики, - это то, что он применим и к явлениям за пределами его области. Например, ранжированный список столичного населения США также соответствует закону Ципфа,^[8] и даже забывая следует закону Ципфа.^[9] Этот акт обобщения нескольких естественных моделей данных с помощью простых правил является определяющей характеристикой этих «эмпирических статистических законов».

Примеры эмпирических статистических законов, имеющих прочную теоретическую основу, включают:

• Статистическая закономерность
• Закон больших чисел
• Закон действительно больших чисел
• Центральная предельная теорема
• Регресс к среднему

Примеры «законов» с более слабым основанием включают:

• Безопасность в цифрах
• Закон Бенфорда

Примеры «законов», которые представляют собой более общие наблюдения, чем теоретические основы:

• Распределение по рангам

Примеры предполагаемых "законов", которые неверны, включают:

• Закон средних чисел

Смотрите также

• Законы случая
• Категория: Статистические законы

Примечания

1. Китчер и лосось (2009) стр.51
2. Банкли, Ник (2008-03-03). "Умер Джозеф Джуран, 103 года, пионер в области контроля качества". Нью-Йорк Таймс. ISSN  0362-4331. Получено 2017-05-05.
3. Сотрудники, Investopedia (2010-11-04). «Правило 80-20». Инвестопедия. Получено 2017-05-05.
4. Руни, Паула (2002-10-03). «Генеральный директор Microsoft: правило 80-20 применяется к ошибкам, а не только к функциям». CRN. Получено 2017-05-05.
5. Отчет о человеческом развитии 1992 г.. Программа развития ООН. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. 1992 г.
6. «Процент общих расходов на здравоохранение, понесенных различными процентилями населения США: 2002 г.». Исследования в действии. Выпуск 19: Рисунок 1. Июнь 2006 г.
7. Гельбух и Сидоров (2008)
8. Габе, Ксавье (2011). «Площадь и население городов: новый взгляд на города с другой точки зрения» (PDF). Американский экономический обзор. том 101 (5): 2205–2225. arXiv:1001.5289.
9. Андерсон, Джон Р .; Школьник, Лаэль Дж. (Ноябрь 1991 г.). «Размышления об окружающей среде в памяти» (PDF). Психологическая наука. 2 (6): 396–408. Дои:10.1111 / j.1467-9280.1991.tb00174.x. S2CID  8511110.

Рекомендации

• Китчер, П., Лосось, W.C. (Редакторы) (2009) Научное объяснение. Университет Миннесоты Press. ISBN  978-0-8166-5765-0
• Гельбух А., Сидоров Г. (2008). Коэффициенты законов Ципфа и Хипса зависят от языка. В:Компьютерная лингвистика и интеллектуальная обработка текста (стр. 332–335), Springer. ISBN  978-3-540-41687-6 . ссылка на аннотацию