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测量不确定度| ADCP| 统计推断与概率| 尚未分类| 观点与讨论| 信息度理论|

置顶 · 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？: 热度 10 2021-1-26 09:15; 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 ...; 个人分类: 统计推断与概率|7195 次阅读|29 个评论热度 10

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: 热度 3 黄河宁 2021-9-19 07:32; 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 ...; 个人分类: 统计推断与概率|3901 次阅读|6 个评论热度 3

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): 黄河宁 2021-6-3 12:05; 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 ...; 个人分类: ADCP|3902 次阅读|1 个评论

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？: 热度 1 黄河宁 2021-5-28 11:46; 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 ...; 个人分类: 统计推断与概率|5461 次阅读|3 个评论热度 1

《测量不确定度表示指南》现行版与修订版：挑战与机遇: 热度 2 黄河宁 2020-12-21 06:55; 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 ...; 个人分类: 测量不确定度|8304 次阅读|8 个评论热度 2

科学的主流经常是错的吗？: 热度 8 黄河宁 2020-11-25 12:50; 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 ...; 个人分类: 观点与讨论|4952 次阅读|26 个评论热度 8

为什么创新论文发表难，而创新成果推广更难？: 热度 15 黄河宁 2020-11-9 06:38; 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 ...; 个人分类: 观点与讨论|7825 次阅读|37 个评论热度 15

如何将n个独立信息源的信息汇总？: 黄河宁 2020-11-4 13:36; 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 ...; 个人分类: 统计推断与概率|3488 次阅读|没有评论

为什么连续随机变量的贝叶斯定理可能是错误的？: 黄河宁 2020-10-29 11:41; 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 ...; 个人分类: 统计推断与概率|4145 次阅读|3 个评论

一种替代马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）的数值方法: 黄河宁 2020-10-19 10:08; 马尔可夫链蒙特卡罗算法，简称 MCMC ，被广泛应用于求解贝叶斯方法给出的后验分布。 MCMC 算法复杂、不易掌握，通常需要借助于缺乏透明度（类似于“黑箱”）的专业软件来实现。笔者最近在一项研究中【 1】采用了一种称为“概率域模拟”(probability domain simulation)的数值方法，简称P ...; 个人分类: 统计推断与概率|3790 次阅读|没有评论

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