Статистическая обработка данных

[TatyanaK]

То ли не нашла, то ли нет на Вашем сайте ссылок на источники (книги, сайты), в которых можно прочитать как грамотно проводить статистическую обработку экспериментальных данных(t-тест, ANOVA, хи-квадрат). А вопрос - краеугольный. От медицины до физики и химии научная ценность работы сведется практически к нулю, если такая обработка не была проведена или была проведена неграмотно. И это на фоне того, что в большинстве ВУЗов этому не учат!!! Что уж говорить о медиках, педагогах и пр., если даже я - выпускница технического ВУЗа - не припоминаю, чтобы в рамках какого-нибудь курса нас этому учили (за исключением уж совсем-совсем основ).
Вот и вышло, что "доросла" я уже до защиты (ни больше ни меньше хочу быть к.ф.-м.н!!!) и только теперь задумалась: а грамотно ли проведена в моей работе стат. обработка данных? Выполняются ли условия *применимости тестов???
Что ж сама не просветила себя в этом вопросе - спросите вы меня ехидно, тем более, что образование позоляет. Дак ведь вся работа проводилась под давлением: скорей!скорей!Штампуй новые результаты! И судя по разговорам с приятелями, такая ситуатция царит во многих лабораториях в совершенно различных областях науки. Шефья давно уж сами не ведут экспериментальной работы и просто не представляют ни трудозатрат ни временных затрат на те или иные *эксперименты, ни то, что грамотному проведению эксперимента и обработке данных надо научить для начала. И только подавай результаты! вот и смотришь быстро как это делалось твоими предшественниками и делаешь по образу и подобию. А то, что в твоем случае этот метод может оказаться неприменимым, об этом лучше не думать...

Словом, жду в свой адрес шквал тухлых яиц/гнилых помидоров и надеюсь на пару ссылок в И-нете, где можно прочитать теоретические основы статистической обработки данных. А также может, кто изучал этот вопрос, сможет порекомендовать какую из книг лучше приобрести?
На мой взгляд этой информацией хорошо бы было дополнить раздел "руководство для аспирантов">"данные"
А уж о том, что это актуально не только для аспирантов, но даже на уровне докторов наук читайте сами:
http://www.n-t.org/tp/in/dpl06.ht

[Luchano]

Тюрин, Анализ Данных на компьютере
http://www.neobook.ru/showtov.asp?Cat_id=109087
А вообще не заморачивайтесь так, запомните - статистика нужна в том случае, если ваши выводы неочевидны.

[gav]

TatyanaK
Честно говоря, удивляет слышать такие вопросы от "доросших до защиты к.ф.-м.н.".

[VesterBro]

скорей!скорей!Штампуй новые результаты!
Боже мой, понимаю, что это ужасный оффтоп, но куда же катится наша наука, господа?!!!

И судя по разговорам с приятелями, такая ситуатция царит во многих лабораториях в совершенно различных областях науки.
Ну уж нет, уважаемая, не во всех!
Да простят меня TatyanaK, уважаемый модератор и все остальные участники форума: меня просто в бешенство приводит тот факт, как много моих знакомых молодых ученых с чудесными работами не могут выйти на защиту только потому, что в их диссерах есть наноскопические недоработки, а на форуме слышишь подобное
ни больше ни меньше хочу быть к.ф.-м.н!!!
от ИМХО гораздо менее достойных будущих кандидатов...
А то, что в твоем случае этот метод может оказаться неприменимым, об этом лучше не думать...
без комментариев...

[Team_Leader]

TatyanaK
Вообще странно, что естесственнонаучников этому не учат, но вообще факт есть факт, в университетах дают глубокое, но слишком узкое образование. Как-то раз я завел речь с выпускником химфака МГУ (красный диплом), что такое пи-мюон и к-мезон. Оказалось, что химики, так глубоко ядерную физику не изучают. :) И вообще парадокс, и статистику им тоже не дают в полном объеме.
Ну да ладно, дело не в этом.
Для разрешения проблемы, названнойTatyanaK:
А уж о том, что это актуально не только для аспирантов, но даже на уровне докторов наук читайте сами:
http://www.n-t.org/tp/in/dpl06.htm
существует т.н. Критерий согласия Колмогорова (например: http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/lec/node45.html). С его помощью можно определить подходит ли то или иное распределение к описанию статистики определенной генеральной совокупности.
В принципе, идея, высказанная в статье, приведенной TatyanaK, на самом деле очевидна. Ведь действительно, испольгование t-критерия стьюдента и F-критерия Фишера возможно только в том случае, когда общее распределение результатов (распределение состояния системы) происходит по распределению стьюдента и/или фишера, которые, на самом деле, являются приближение для вычислимой формы нормального распределения. Естесственно, если статистика генеральной совокупности далека от нормального распределения, то, понятное дело, использование критериев Стьюдента и Фишера для проверки гипотез - это все равно, что рассчитывать систему по уравнению, которое на самом деле ее не описывает.
Что можно порекомендовать в Вашем случае. Сделать проверку по критерию Колмогорова на согласованность нормального распределения со статистикой данной генеральной совокупности (выборки).
Если действительно окажется, что t и F-критерии и даже хи-квадрат не применимы, тогда на самом деле стандартной методики статистической оценки гипотез не будет. Тут можно будет только ограничиться сравнением дисперсий, а если выборки неравнозначны (по объему), можно перейти к безразмерным величинам, заменив их, например коэффициентом вариации.
На самом деле, в конкретном вашем случае вопрос в другом. На самом деле ведь все используют только стандартные методики обработки статистики (о чем и сказано в статье) и никто вглубь (например - исследовать на предмет их применимости) не лезет. Если Ваша научная новизна не лежит в области исследвания методологии статистического аппарата (даже прикладного характера для конкретной области), то можно (и нужно), ограничиться только стандартной методикой. Уверяю Вас, и сами члены совета не сильно специалисты в этой узкой области. А если разрабатывать и исследовать статитстический аппарат, то это, вообще говоря отдельна я диссертация, а в одной работе нельзя объять необъятное. А тема, которую Вы затронули, дейсвительно малоизучена и никто не лишит вас степени только за то, что работая над своей биофизической темой Вы еще, попутно, не совершили великого открытия в статистике :).
А Ваша идея интересная. Надо посмотреть, что из этого можно получить в экономике.
Кстати, если надо еще могу кое-что подсказать и про кореляционно-регрессионный анализ и авторегрессию.

[Paul Kellerman]

gav

Уважаемый.
Народ приходит за помощью, а не за едкими комментариями.
Такие комментарии они и так сполна получают у себя на кафедре.

Поверьте мне, вы тоже по многим вопросам еще в зачаточном
состоянии, я найду сотню областей в которых вы окажетесь
полным ламером, в том числе и в бесконечномерных пространствах.

Прекратите самоутверждаться за счет других, лучше напишите
и опубликуйте что-нибудь полезное для этого портала.

[Team_Leader]

Linx.
Думаю это треба перенести в "Диссертация". Тема Архиважная.

Добавлено

VesterBro
от ИМХО гораздо менее достойных будущих кандидатов...
Ну, тут я не согласен. Поднятя очень серьезная проблема, кстати до конца не решенная, и, вообще говоря, в рамках одной диссертации не решаемая, это проблема системная.
VesterBro, я Вас понимаю, у ваших "чудесных аспирантов" с наноскопическими недоработками, этя проблема решена полностью - ониматематику вообще не используют.
Вообще - просьба - не надо лезть в тему, когда не понимаешь, о чем речь.


Добавлено

TatyanaK
А также может, кто изучал этот вопрос, сможет порекомендовать какую из книг лучше приобрести?
Лучше всего взять базовый учебник по статистике и тер. вер. - Вентцель (хоть даже 1951 г.изд.), лучше для университетов, также можнопосмотреть Теорию статистики Шмойловой (хотя там больше для экономистов и уже адаптировано для этой специфики). Можнопосмотретьв фундаментальных работах Айвазяна.
Примеры решения задач есть в "Данко, Попов Кожевникова", не помню, какой том. Но базовая книга - Вентцель.

[TatyanaK]

Здравствуйте, всем!
1) Все тухлые яйца в свой адрес принимаю. Заслужено. Признаю, что в потоке работы серьезно над грамотностью применения методов статистики в своей работе я задумалась только сейчас. Раньше у меня этот вопрос как-то не возникал... Все же считаю, что лучше поздно (чем никогда) но просветить себя....:)
2) Спасибо за ссылки.
И тем не менее...
Приведенная статья по ссылке, которую я давала в конце своего первого сообщения показывает, что многие исследователи неграмотны в вопросах стат. обработки данных. Этим грешат не только аспиранты, но и доктора наук, и руководители научных коллективов (вы почитайте эту статью!). Чему же могут научить такие доктора наук своих аспирантов, если они сами (научные руководители) оказываются некомпетентными в этом вопросе? Вот такие руководители и считают - а чего тут собственно долго думать? Применяешь t-тест, получаешь ответ на вопрос. А то, что у этого t-теста есть границы применимости, надо это, во-первых, знать, во-вторых, проверять для каждого конкретного случая - дак это лежит за пределами их кругозора.
Да что тут далеко ходить! Откройте любой журнал медико-биологического профиля (не знаю, может у физиков с этим дело обстоит лучше). В скольких статьях вы найдете записи типа 26,975 плюс-минус 2,002??? В подавляющем большинстве!! (надо округлять до первой значащей цифры слева в ошибке, если эта цифра больше двух). Дак ведь это же самое элементарное! Что же говорить дальше??? Знают ли такие исследователи границы применимости того же несчастного t-теста? Сомневаюсь. Многие о существовании этого даже став докторами наук просто не задумываются.
Еще раз повторюсь, статистика, приведенная в статье по ссылке (см. мое первое сообщение) показывает, что неграмотность в стат. обработке данных - широко распространенное явление.
Посмотрите сами, даже на этом сайте, где содержится столько полезной информации, затрагивающей самые разные стороны подготовки и защиты диссертации (СПАСИБО ОРГАНИЗАТОРАМ!!!), вплоть до стилистики и психологических аспектов (я имею в виду ссылку на книгу Леви "Приручение страха"), даже здесь не приведена (или я не нашла?) ни одна ссылка на электронный ресурс или книгу, где дан обзор (не одного), а набора наиболее употребительных методов статистики, Т.Е. какие основные методы существуют, в чем заключается каждый из них, границы применимости.
gav и VesterBro, вы, видимо, хорошо просвещены в этом вопросе, мой вам респект (если вы им не побрезгуете, конечно:))! Порекомендуйте, пожалуйста, какими книгами лучше воспользоваться. Знаю, что их существует много, но какая-то лучше, какая-то хуже. Посоветуйте, какая вам понравилось по ясности, краткости изложения (понятно, что специалистом по статистике я не собираюсь стать), чтобы каждому не приходилось все перепробовать самому.
И еще раз, для организаторов сайта, я считаю, что хорошо бы было дополнить этой информацией раздел сайта: "руководство для аспирантов">"данные".

[VesterBro]

TatyanaK
Приношу извинения за свое "тухлое яйцо", если вдруг мой пост показался кому-то излишне эмоциональным. Погорячилась...
многие исследователи неграмотны в вопросах стат. обработки данных. Этим грешат не только аспиранты, но и доктора наук, и руководители научных коллективов (вы почитайте эту статью!). Чему же могут научить такие доктора наук своих аспирантов, если они сами (научные руководители) оказываются некомпетентными в этом вопросе? Вот такие руководители и считают - а чего тут собственно долго думать? Применяешь t-тест, получаешь ответ на вопрос. А то, что у этого t-теста есть границы применимости, надо это, во-первых, знать, во-вторых, проверять для каждого конкретного случая - дак это лежит за пределами их кругозора.
Вот и я, собственно, это имела в виду. Господа, ну не делается наука "с наскока", ну не получается так никогда! Нельзя думать о применимости метода после его применения и опубликования диссертаций!
gav и VesterBro, вы, видимо, хорошо просвещены в этом вопросе, мой вам респект (если вы им не побрезгуете, конечно)!
Thanks!

Порекомендуйте, пожалуйста, какими книгами лучше воспользоваться.
А вот рекомендовать, простите, не стану, хоть и могла бы. Дабы снова не заслужить подобных комментариев в свой адрес
Вообще - просьба - не надо лезть в тему, когда не понимаешь, о чем речь.
для организаторов сайта, я считаю, что хорошо бы было дополнить этой информацией раздел сайта: "руководство для аспирантов">"данные".
Поддерживаю. Многим бы пригодилось, судя по всему.

[gav]

PavelAR
Поверьте мне, вы тоже по многим вопросам еще в зачаточном
состоянии, я найду сотню областей в которых вы окажетесь
полным ламером, в том числе и в бесконечномерных пространствах.
Как Вы можете говорить подобное, вообще не зная о том, чем занимается человек и в какой области он не "ламер"?

Лично я уверен, что любой уважающий себя к.ф.-м.н. должен в совершенстве знать методы статистической теории принятия решений, не говоря уже о том, как правильно применять критерии Стьюдента и какие критерии можно построить по распредлению "хи-квадрат".

P.S. Вы сами так и не удосужились опубликовать свою формулу насчет пересечения шаров в булевом пространстве, хотя я месяц назад Вас об этом вполне вежливо и дружелюбно просил.
Пока еще с Уважением.

[Team_Leader]

TatyanaK
многие исследователи неграмотны в вопросах стат. обработки данных. Этим грешат не только аспиранты, но и доктора наук, и руководители научных коллективов (вы почитайте эту статью!). Чему же могут научить такие доктора наук своих аспирантов, если они сами (научные руководители) оказываются некомпетентными в этом вопросе? Вот такие руководители и считают - а чего тут собственно долго думать? Применяешь t-тест, получаешь ответ на вопрос. А то, что у этого t-теста есть границы применимости, надо это, во-первых, знать, во-вторых, проверять для каждого конкретного случая - дак это лежит за пределами их кругозора.
Это еще раз показывает системность проблемы. И аспиранту одному с ней справиться довольно сложно. Кстати возникает в этой чвязи вопрос, а члены совета, способны ли понять содержание сложногомат аппарата? И не выйдет ли это боком соискателю, если люди всю жизнь все дырки привикли затыкать Стьюдентом, и не воспринимают другой методики.
В принципе, все это правильно, но наерняка у Вас диссертация уже сверстана и допустимый объем материала уже набран, куда тогда впихивать еще исследование применимости статистического аппарата?
Так что тут вопрос еще и чисто политический. Поэтому прежде, чем затевать "революцию" посоветуйтесь, хотя бы с руководителем.
И еще, как говорил один мой знакомый, почему в его организации женщины защищались быстрее мужчин: "Дамы - писали диссертации, а мужики - занимались великим научными открытиями".
Поэтому, свой вклад в науку, может быть имеет смысл отнести на период после защиты кандидатской?
Хотя, в сущности я прав с вами во всем.
А проблема эта нинтересная, и, на самом деле очень сложная. Пожалй и в учебниках до конца не отражена, можеттолько в каких-нибудь монографиях.

Добавлено

Хотя, в сущности я прав с вами во всем
Sorry, отвлекся, я согласен, что Вы правы во всем :)

[Paul Kellerman]

gav

Мне все равно, что вы знаете или не знаете.
Важно только то, что вы выпендриваетесь и считаете
ламерами всех, кто знает и разбирается меньше вас
в ваших бесконечномерных пространствах
и в статистических премудростях :)
Я могу копнуть вас в том же ассемблере так, что
мало не покажется и до конца жизни буде ходить
с комплексом неполноценности :)

Если вы так много знаете, поделитесь вашей мудростью,
опубликуйте что-нибудь для портала. Тут это быстро оценят :)

Что касается формулы, она для портала пользы не имеет,
поэтому такая публикация будет совершенно не в тему.
Месяц назад я попросту находился в отпуске на море
и ничьих просьб я не видел. Если порталу будет она нужна
- опубликую, лично с вами делиться ею я не обязан.

P.S. В вашем уважении я не нуждаюсь :) Мне вполне достаточно
то, что меня уважают и ценят те, кто для меня важен.


Добавлено

Все что я хотел - чтобы вы просто помогли девушке
дельным советом, знаниями, ссылками и т.п., если
действительно так компетентны в статистике,
а не судили тут о том, кто дорос, а кто недорос
до к.ф-м.н. - это не вашего ума дело, это решит
соответствующий диссертационный совет.




Добавлено

TatyanaK

То, что вы поставили столь непростой вопрос, и то, что вас по-
настоящему волнует это, уже заслуживает большего уважения.
В наше время большинству нужна лишь степень и их не
интересуют такие вещи, они готовы протолкнуть любую халтуру.
Поэтому ваш вопрос был лучом света в мраке тщеславия и карьеризма.
Я уверен, что ваша работа куда более достойнее тех, которые
сейчас пачками наспех штампуются ради корочек.

Я думаю, по конкретному вашему столь непростому вопросу лучше
обратиться к настоящим специалистам (с помощью руководителя),
чем наудачу искать истины в бескрайних просторах Интернета.

От себя могу только посоветовать посмотреть мое скромное
творчество под редакцией lynx (спасибо ей большое-пребольшое),
которое, надеюсь, пригодится вам в скором будущем.

[Team_Leader]

TatyanaK
Если Вам кто-то из совсем специалистов в данной отрасли что-то посоветует, вы, не сочтите за труд, сообщите тоже пожалуйста их мнение. И что Вам на это скажет научрук.

[polecatt]

Таня, очень советую вам разыскать и приобрести книгу: В. Боровиков "Statistica. Искусство анализа данных на компьютере".

Помимо того, что там подробнейше рассмотрена сама программа Statistica, там очень грамотный и хорошо написанный теоретический фундамент. Ну а помимо этой книги, конечно, нужны специфические книги по статанализу именно в вашей одласти - тут уж я ничего посоветовать не могу :)

А что касаемо медиков, могу точно вам сказать: медиков статистике учат и учат очень хорошо и углубленно. Также, как и нас, биологов:)

[Luchano]

статистика (прога) хороша (еще можно упомянуть Statgraphics, Minitab), однако для временных рядов лучше юзать Eviews. Если поискать можно найти бесплатные версии на осле.

[gav]

TatyanaK
Классические книжки для инженеров:
Бендат Дж., Пирсол А. "Прикладной анализ случайных данных"
http://lib.mexmat.ru/books/4267
Айвазян С.А. "Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных".
http://lib.homelinux.org/M_Mathematics/MV_Probability/MVsa_Statistics%20and%20applications/Ajvazjan%20S.A.%20Prikladnaja%20statistika.%20Osno vy%20modelirovanija%20i%20pervichnaja%20obrabotka% 20dannyh%20(Finansy%20i%20statistika,%201983)(ru)( 600dpi)(T)(472s)_MVsa_.djvu Здесь.

Более сложная для понимания, скорее для математиков:
Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория
http://lib.homelinux.org/M_Mathematics/MV_Probability/MVsa_Statistics%20and%20applications/Brillindzher%20D.%20(_D.Brillinger_)%20Vremennye%2 0ryady.%20Obrabotka%20dannyx%20i%20teoriya%20(Mir, %201980)(K)(ru)(T)(536s)(600dpi)_MVsa_.djvu Здесь.

Простая с примерами с компьютерными примерами:
Брандт З. "Анализ данных"

Также неплохая книжка, но требуется более высокий уровень математической культуры:
Крянев А.В., Лукин Г.В.
"Математические методы обработки неопределенных данных".

Если возникнут трудности со скачиванием (скорей всего возникнут), могу выслать все эти книжки (кроме последней) по почте, только довольно увесистая почта получится.

Если уж совсем начальный уровень - советую посмотреть разделы, касающиеся статистической проверке гипотез учебников по мат.статистике, Пугачева, Гмурмана (самое элементарное изложение, на мой вгляд).
А вообще, стыдно должно быть, без пяти минут кандидат ф-м. н. Если бы такой вопрос прозвучал от медика или биолога, то еще куда ни шло.

Добавлено

PavelAR
Я уверен, что ваша работа куда более достойнее тех, которые
сейчас пачками наспех штампуются ради корочек.
Всех меньше "штампуются" кандидатские дипломы по физико-математическим наукам. Хотя и тут в последнее время неприятные тенденции, в основном как раз потому, что туда лезут выпускники втузов с мизерным уровнем математической культуры.
К сожалению, диссертационные советы сейчас часто смотрят "сквозь пальцы". Да и чему удивлятся, в нашем совете по специальности 05.13.06 (Автоматизация и управление технологическими процессами) есть люди, никак не связанные ни с автоматизацией, ни с управлением, ни с технологическими процессами. Я вообще не понимаю, какими принципами они руководствуются, когда голосуют. Но тут хоть технические науки. Но когда низводят "последний оплот" науки, ф-м, тут уж извиняйте, неучей надо шельмовать.
Насчет остального - см. личные сообщения.

[Paul Kellerman]

gav

неучей надо шельмовать.

А кто дал вам такое право?
Кто Вы такой, чтобы судить кого-то?
Для портала вы не сделали НИЧЕГО!

Портал - не место публичной казни.
Люди приходят либо за помощью,
и сами помогают по возможности.
А не для того, чтобы кто-то
самоутверждался за их счет.

[gav]

PavelAR
А кто дал вам такое право?
Кто Вы такой, чтобы судить кого-то?
Для портала вы не сделали НИЧЕГО!
Конституция РФ и правила этого форума дали мне такое право. И я не нашел в этих правилах каких-либо пунктов, указывающих на взаимосвязь возможности выражать здесь свое мнение с какими-либо конкретными своими действиями для форума. Так что, думаю, что любой может высказывать здесь свое мнениев рамках правил независимо от того, сделал ли он "что-то" для портала или нет.


Люди приходят либо за помощью,
и сами помогают по возможности.

Есть еще и третий вариант - обсудить различные злободневные вопросы. Послушать мнение друг друга. Для этого, думаю, и существует раздел "флейм".

[Team_Leader]

gav
Но когда низводят "последний оплот" науки, ф-м, тут уж извиняйте, неучей надо шельмовать.
Полностью согласен. Хотя, говорить, что раньше в кандидаты наук пробивались только одни гении и энциклопедисты - тоже неверно. Ведь руководителями тех, кто защищается сейчас являются те, кто защищался тогда. А они так же слабо владеют статитикой, о чем Татьяна и говорила. Так что, всех шельмовать? И опять же, наука себя статистикой не исчерпывает. И в математике помимо статистики есть е еще много чего. Так что, конечно, всех сходу обвинять не следует.


Добавлено

Кстати, Вы знаете, когда я сам работал над мат аппаратом своей диссертации, складывалось впечатление, что кто-то старается скрыть от широкого освещения любой более-менее нетривиальный мат аппарат, который приемлем для описания реальных ситуаций (а не только тех, что описаны в учебниках). Например, подобная ситуация имеет место с моделями диффузии инноваций и конкурентного замещения. Они описывают очень многие процессы, но почему-то кто-то делает так, чтобы они не стали известны более-менее широкому кругу.

[Paul Kellerman]

gav

Я не нашел ни в Конституции ни правилах никаких упоминаний,
что неучей надо шельмовать. Я допускаю, что вы, наверное,
с большим трудом выбивались из грязи в князи и к вам придиралось
куча злобных стариков с бесконечными замечаниями по делу и не
по делу. Но все же не надо думать, что вы, получив наконец
вожделенную степень (хотя для меня этот вопрос открытый)
теперь можете строить великого научного прокурора и отрываться.
Здесь прослеживается четкая аналогия с армейской дедовщиной.
Вы не Господь, не министр образования, не председатель ВАК
и даже не научный руководитель или оппонент девушки.

Выражайте свое мнение сколько хотите, только не касаясь
и не обсуждая конкретных личностей и уж тем более без
грязных дешевых угроз публично полить грязью в форуме.

[Team_Leader]

Насчет ошибок статистического характера. Кстати, совсем новая публикация.
http://www.rambler.ru/db/news/msg.html?s=12&mid=6504313 И на благословенном Западе, оказывается эта проблема тоже актуальна.. А вы gav "шельмовать". Кстати, учат то как раз проверятьданные по статитстической методике....

[gav]

PavelAR
Выражайте свое мнение сколько хотите, только не касаясь
и не обсуждая конкретных личностей
Я, считаю, что выразил свое мнени вполне корректно и без перехода на личности. Дословно:
"Честно говоря, удивляет слышать такие вопросы от "доросших до защиты к.ф.-м.н.". "

"А вообще, стыдно должно быть, без пяти минут кандидат ф-м. н. Если бы такой вопрос прозвучал от медика или биолога, то еще куда ни шло"

и уж тем более без
грязных дешевых угроз публично полить грязью в форуме
Каких еще угроз?

Textilshik
И на благословенном Западе, оказывается эта проблема тоже актуальна
И где в этой статье сведения, в защиту к. ф-м. н., не владеющих математическим аппаратом вузовского уровня? Тут где либо говориться о PhD в области математики или физики, не знающих, как правильно пременить распределение Стьюдента?

А вы gav "шельмовать". Кстати, учат то как раз проверятьданные по статитстической методике....
Я предлагаю "шельмовать" к. ф-м. н., не владеющих базовой математической подготовкой. Ученым в других областях, естественно, такое невежество простительно.

В свое время у Ландау был "теорминимум", который, по его мнению, должен был знать каждый уважающий себя ученый-физик, внезависимости от своей специализации. И я думаю большинство математиков и физиков со мной согласятся, что знать основы теории вероятностей и математической статистики, равно как и владеть аппаратом математического анализа должен любой уважающий себя ученый в области физики или математики.

[Team_Leader]

В свое время у Ландау был "теорминимум", который, по его мнению, должен был знать каждый уважающий себя ученый-физик, внезависимости от своей специализации. И я думаю большинство математиков и физиков со мной согласятся, что знать основы теории вероятностей и математической статистики, равно как и владеть аппаратом математического анализа должен любой уважающий себя ученый в области физики или математики.
Можете рассчитывать на мою подпись под законом :)

[Paul Kellerman]

gav

Каких еще угроз?

Я промолчу. Без комментариев :)

Я, считаю, что выразил свое мнени вполне корректно и без перехода на личности.

Всем и так было ясно в чей личный адрес были направлены
замечания Его превосходительства, научного прокурора :)

Я предлагаю "шельмовать" к. ф-м. н.

А если каждый в форуме начнет шельмовать по своей
специальности каждого собрата по той же специальности?
А если в форуме появится заслуженный видный д.ф-м.н, а то
и вовсе лауреат Филдсовской премии, с характером раз эдак
в десять покруче вашего? Не боитесь? :)

[gav]

PavelAR
А если в форуме появится заслуженный видный д.ф-м.н, а то
и вовсе лауреат Филдсовской премии, с характером раз эдак
в десять покруче вашего? Не боитесь?

Буду только рад этому :)

А если каждый в форуме начнет шельмовать по своей
специальности каждого собрата по той же специальности?
Моя специальность, как и Ваша, относится к техническим наукам, и на представителей физико-математических специальностей я смотрю снизу вверх, ожидая, естественно, от них компетентности в физике и математике, по крайней мере, не ниже моей :)
Кстати, степени у меня еще нет, я еще аспирант первого года, и публикаций у меня кот наплакал :) Так что и формальных оснований считаться научным прокурором у меня никаких нет :)

[Jacky]

Н-да... Нафлудили мощно, теперь этот тред переносить в тематический раздел как-то не хочется. Тем более, что там уже есть тема http://www.aspirantura.spb.ru/forum/showthread.php?t=2575 Программы для обработки данных эксперимента : Software (программное обеспечение) Вот там бы и продолжать сбор полезных ссылок по теме. Я почему предлагаю именно в той теме собирать кроме собственно программ еще и линки на книги и прочее -- поскольку все равно там уже кое-что есть, а во-вторых, серьезные статистические расчеты сейчас вручную никто не делает: все равно выходим в итоге на использование соответствующих программ. Тему, кстати, можно и переименовать, предложения принимаются.
Так что давайте, флуд и прочие дискуссии здесь, а линки по теме -- там. Кстати, прошу авторов, кто давал здесь ссылки, сходить туда и продублировать.

Добавлено

Luchano
Тюрин, Анализ Данных на компьютере
http://www.neobook.ru/showtov.asp?Cat_id=109087
Там, между прочим, пометка: "отсутствует на складе", так что ссылка на конкретный интернет-магазин бесполезна.
Если уж так, то логичнее сходить, скажем, на Озон и в строке поиска задать "анализ данных". Найдется пяток книжек по теме. Тюрина, правда, нет, но эта книга меня особо не впечатлила (правда, в более старом издании 1995 года). На 2/3 пересказ хелпа к Статистике.

[zl-day]

А вообще не заморачивайтесь так, запомните - статистика нужна в том случае, если ваши выводы неочевидны.

Если выводы очевидны, то есть ли в такой исследовательской работе диссертабельность?

[Rendido]

Ложь, наглая ложь и… (http://batrachos.com/node/91#_ftnref6):
Статистика. На сегодня ее использование - почти обязательное условие выполнения научной работы во многих отраслях, в том числе и в зоологии[1]. Не будет большой новостью, если я скажу, что статистику чаще используют неверно, чем верно.
...
приступим к рассмотрению коллекции затруднений, которые возникают при использовании статистики в зоологии
...
Переводчик удивлен: «Ты действительно насчитал ему достоверную отрицательную корреляцию между длиной тела и весом?"