Statystyki ułatwiające podejmowanie decyzji

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Statistics for Making Decisions

Zawartość książki:

Podejmowanie decyzji jest wszechobecną aktywnością umysłową w naszym życiu prywatnym, zawodowym lub publicznym. Pociąga za sobą wybór jednego sposobu działania z dostępnej krótkiej listy opcji. Statistics for Making Decisions umieszcza podejmowanie decyzji w centrum wnioskowania statystycznego, proponując swoją teorię jako nowy paradygmat praktyki statystycznej. Analiza w tym paradygmacie jest szczera w odniesieniu do wcześniejszych informacji i konsekwencji różnych rodzajów błędów, które mogą zostać popełnione. Jej konkluzją jest sposób działania dostosowany do perspektywy konkretnego klienta lub sponsora analizy. Zamiarem autora jest hurtowe zastąpienie testowania hipotez, wskazując na argument, że nie ma możliwości uwzględnienia konsekwencji błędów, które są oczywiste dla klienta.

Tom ten jest skierowany do analityków, którzy zajmują się najprostszymi problemami statystycznymi, takimi jak porównywanie dwóch próbek (która z nich ma większą średnią lub wariancję) lub decydowanie, czy parametr jest dodatni czy ujemny. Łączy w sobie podkreślanie niedoskonałości testowania hipotez z promowaniem pryncypialnego rozwiązania opartego na idei waluty błędu, której chcemy wydać jak najmniej. Jest to realizowane poprzez wybór opcji, dla której oczekiwana strata jest najmniejsza (reguła Bayesa).

Ceną, jaką trzeba zapłacić, jest potrzeba bardziej szczegółowego opisu opcji oraz wydobycia i kwantyfikacji konsekwencji (konsekwencji) błędów. To jest to, co nasi klienci robią nieformalnie i często bez wiedzy po otrzymaniu wyników analizy w ustalonym formacie, takim jak werdykt testu hipotezy lub oszacowanie i jego błąd standardowy. Jako dyscyplina naukowa i zawód, statystyka ma potencjał, aby zrobić to znacznie lepiej i dostarczyć klientowi bardziej kompletny i trafny produkt.

Nicholas T. Longford jest starszym statystykiem w Imperial College w Londynie, specjalizującym się w metodach statystycznych dla medycyny noworodkowej. Jego zainteresowania obejmują analizę przyczynową badań obserwacyjnych, teorię decyzji oraz konkurs modelowania i projektowania w analizie danych. W przeszłości pracował m.in. w Educational Testing Service, Princeton, NJ, USA, de Montfort University, Leicester, Anglia, a także jako dyrektor SNTL, firmy zajmującej się badaniami statystycznymi i konsultingiem. Jest autorem ponad 100 artykułów w czasopismach i sześciu innych monografii na różne tematy z zakresu statystyki stosowanej.