تخطّي إلى المحتوى
Kudos AI
Read in English
Statistical Inference

مجالُ الـ95% الذي يغطّي 81% من الوقت

لمجال الثقة المدرسي لنسبةٍ ما تغطيةٌ مضبوطة تُحسب بجمعٍ على العيّنات الممكنة وعددها n+1، وعند n = 30 وp = 0.10 تساوي 0.8085 لا 0.95. والتغطية لا تتحسّن باطّراد مع n، وفي سياق الأحداث النادرة قد تهبط إلى 0.0392. وبديلان من سطر واحد يصلحان ذلك.

قراءة 3 دقيقةKudos AI

المتطلبات المسبقة: ما تستطيع العيّنة أن تقوله لك وما لا تستطيع

مجالات كثيرة تُرسم بعضها فوق بعض في مواجهة قيمة حقيقيّة ثابتة، وتُبرَز التي تخطئها، ويستقرّ عدّاد ما غطّاها دون المستوى الذي وعد به.

مجال الثقة 95% يعد بشيء واحد: أن يحتوي على المَعلَم الحقيقي في 95% من العيّنات المتكرّرة. ولنسبةٍ ما يمكن فحص ذلك بالضبط. فليس ثمّة إلّا n+1n + 1 عيّنة ممكنة، فتبني المجال لكلٍّ منها، وتسأل هل يحتوي pp، ثم تجمع الاحتمالات الحدّيّة لِما يحتويه. بلا محاكاة ولا تقريب.

افعل ذلك للمجال المعياري p^±1.96p^(1−p^)/n\hat{p} \pm 1.96\sqrt{\hat{p}(1-\hat{p})/n}، عند n=30n = 30 وp=0.10p = 0.10:

0.8085.0.8085.

أي أنّ عيّنةً من كل خمس تنتج مجالًا لا يحتوي الحقيقة. والمجال موسومٌ بـ95%.

أ. وليس هذا تحفّظًا على العيّنات الصغيرة

الدفاع المعتاد أنّ 30 عيّنة صغيرة. وإليك الحساب نفسه عبر مدى من الأوضاع، ومعه بديلان:

nnppWaldWilsonAgresti-Coull
300.100.80850.97420.9742
400.050.86810.95200.9861
1000.050.87750.96590.9659
200.200.92080.95630.9563
500.300.93470.95670.9567
1000.500.94310.94310.9431

فمئة رصدة لحدث نسبته 5% تعطي 0.8775 بعد. والسطر الأخير جدير بالوقوف عنده وحده: عند أفضل نسبة ممكنة، وبمئة رصدة، يغطّي المجال 94.31% لا 95%. فهو لا يكون مضبوطًا قطّ، وفي ركن فضاء المَعالم الذي تعيش فيه معظم الأسئلة الحقيقيّة - أحداث نادرة وعيّنات متوسّطة - لا يقترب.

ب. المزيد من البيانات لا يصلحه باطّراد

التغطية لا تصعد مع كبر nn. عند p=0.10p = 0.10:

nn2530354045505560
التغطية0.91870.80850.87130.91450.93560.87890.91530.9413

فالانتقال من 25 رصدة إلى 30 يهبط بالتغطية من 0.9187 إلى 0.8085. والانتقال من 45 إلى 50 يهبط بها من 0.9356 إلى 0.8789.

في الشكل، اختر 0.10 بجانب القيمة الحقيقية p واسحب حجم العيّنة n إلى 30، فتقرأ التغطية عند n القيمة 80.9%، وهي 0.8085 المذكورة أعلاه.

تفاعلي: التغطية التي يمنحها فعلًا مجال 95%

مضبوطة بالتعداد. فللتوزيع ذي الحدّين n + 1 نتيجة لا غير.

95%80%n = 20200
التغطية عند n
95.1%
النقص
0.0%
أحجام تتراجع
29
عيّنات بلا نجاح واحد
0.6%
القيمة الحقيقية p

عند n = 23 يمنح المجال الذي يعلن 95% تغطيةً قدرها 95.1%. وتأمّل الشكل: التغطية لا تزحف نحو الخط بل تعبره 29 مرة في هذا المدى وحده، وكل سنّ قيمةٌ إضافية يمكن للتقدير بلوغها. انقل n من 23 إلى 24 لترى ثماني نقاط تختفي بمشاهدة واحدة زائدة.

وليس التذبذب ضجيجًا، إذ لا ضجيج هنا: فكل خانة جمعٌ مضبوط. وإنّما يقع لأنّ مجموعة قيم p^\hat{p} الممكنة متقطّعة، فمع تغيّر nn تعبر واحدةٌ من النتائج الـn+1n + 1 حدَّ «احتواء pp» فتأخذ معها احتمالها الحدّي كلَّه. وكل قول من نوع «المجال سليم متى كان nn كبيرًا بما يكفي» عليه أن ينجو من هذا الجدول، وقواعد الإبهام المعتادة (np^>5n\hat{p} > 5 وأخواتها) لا تنجو.

ج. الحالة المنحلّة

خُذ n=40n = 40 وp=0.001p = 0.001. تغطية المجال المعياري هي

0.0392.0.0392.

مجالُ 95% يحتوي الحقيقة في 4% من العيّنات. والآليّة مباشرة: P(k=0)=0.9608P(k = 0) = 0.9608، وعند k=0k = 0 يكون التقدير p^=0\hat{p} = 0، والخطأ المعياري 0⋅1/n=0\sqrt{0 \cdot 1 / n} = 0، فيكون المجال النقطة الوحيدة [0,0][0, 0]، وهي لا تحتوي 0.0010.001. أي أنّ الصيغة تُعلن يقينًا تامًّا في الموضع الذي لم ترَ فيه شيئًا.

وهذه هي الحالة التي تظهر في الإنتاج: العطل النادر، والنقرة النادرة، والأثر الجانبي النادر.

د. ما البديل

كلا البديلين في الجدول سطرٌ واحد، ولا يحتاج أيٌّ منهما فكرةً جديدة.

  • ويلسون. اعكس الاختبار بدل التقدير: أبقِ قيم pp التي لا ترفضها البيانات. فلا يعود المجال متمركزًا على p^\hat{p}، ولا ينهار إلى نقطة أبدًا.
  • أغريستي-كول. أضف نجاحين وإخفاقين، ثم طبّق الصيغة المعتادة على الأعداد المعدَّلة. وهو مجال Wald مع إبعاد التقدير عن الحدّ، وهو في الجدول أعلاه أكثر البديلين تحفّظًا.

والدرس العامّ هو ما يتيحه الحساب المضبوط: التغطية تُحسب، فاحسبها. فهي لنسبةٍ جمعٌ منتهٍ. ولغير ذلك، محاكاةُ توزيع المعاينة وعدُّ كم مرّة احتوى المجال القيمةَ التي وُلِّدت منها البيانات تأخذ أسطرًا قليلة، وهي الطريق الوحيد لمعرفة هل الرقم المكتوب على البطاقة هو الرقم الذي تحصل عليه.

المراجع والقراءات الإضافية

  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R, Springer (Springer Texts in Statistics 103), 2013المصدر ↗

تُذكر الأعمال المحمية بحقوق النشر للمرجعية فقط ولا تُستضاف هنا؛ يرجى الرجوع إلى الناشر للوصول إليها.

قراءات ذات صلة

قراءة 8 دقيقةStatistical Inference

ما تستطيع العيّنة أن تقوله لك وما لا تستطيع

المقدّرات بوصفها متغيّرات عشوائية لها توزيعاتها الخاصّة، والحالة التي يكون فيها المقدّر غير المتحيّز هو الأسوأ، وما يعد به مجال الثقة فعلاً والمجال المعتاد الذي يسلّم 87% حيث يعلن 95%، وما تكون القيمة p احتمالاً له - وكلّ رقم محسوب بدقّة أو بمحاكاة ببذرة معلنة.

الإحصاءالاحتمالات
قراءة 5 دقيقةالتعلّم غير المُشرَف عليه

الاتّجاه الذي يتغيّر حين تغيّر وحدة القياس

اثنا عشر شخصًا، وقياسان لكلٍّ منهم، وثلاث مكوّنات رئيسة أولى مختلفة: بالمليمترات يكون الجواب الطول وحده تقريبًا، وبالأمتار الوزن وحده تقريبًا، وبالسنتيمترات مزيجًا متوازنًا - مع بقاء الارتباط عند 0.9500 في الحالات الثلاث. وما يقوله ذلك عمّا تعظّمه المكوّنات الرئيسة، ولماذا قد تكون نسبة تباين مفسَّر تبلغ 99.999% قولًا عن الأمتار لا عن الأشخاص، وما الذي تختاره المعيرة فعلًا.

تعلّم الآلةالإحصاء
قراءة 3 دقيقةCausal Inference

متغيّر الضبط الذي يخترع علاقة

سببان مستقلّان وأثرٌ مشترك. اضبط الأثر فيكتسب السببان ارتباطًا يساوي -1 بالضبط: انحدار A على B يعطي معاملًا قدره +0.0030، وإضافة الأثر المشترك ضابطًا تحوّله إلى -1.0000. واختيار العيّنة يفعل الشيء نفسه على نحو خفيّ، ولهذا لا تصلح قاعدة «اضبط كل ما قسته».

الإحصاء
← العودة إلى كل المقالات