Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Istotność statystyczna wniosków z analiz ilościowych na przykładzie badań górnego czwartorzędu

Tytuł:
Istotność statystyczna wniosków z analiz ilościowych na przykładzie badań górnego czwartorzędu
Autorzy:
Walanus, A.
Data publikacji:
2000
Słowa kluczowe:
statystyka
holocen
szeregi czasowe
poziom istotności statystycznej
periodyczność
analiza Fouriera
metoda Monte Carlo
statistics
Holocene
time series
significance level
periodicity
Fourier analysis
Monte Carlo method
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Statystyka matematyczna jest jednym z narzędzi geologii, wykorzystywanym szczególnie w badaniu młodszych okresów, gdzie szerzej stosowane są metody ilościowe. W przedstawionym tekście, który jest podsumowaniem kilkunastu opublikowanych prac, zawarta jest propozycja pewnego podejścia do wnioskowania statystycznego. Kluczowe w tym spojrzeniu jest pojęcie istotności statystycznej, którego sens rozszerzono dla zwiększenia jego stosowalności w geologii. Wskazano kilka metod weryfikacji poprawności wyznaczania poziomu istotności. Podano pewne algorytmy i zasady postępowania, nie wymagające ani zaawansowanej matematyki ani technik obliczeniowych wykraczających poza możliwości arkusza kalkulacyjnego. Materiał merytoryczny zilustrowano przykładami z prac badawczych dotyczących skal czasu od 15000 lat do 5 dni
Mathematical statistics is an unavoidable tool in modern geology, especially in Quaternary and Recent period, where quantitative approach based on measurements is widely applicable. Statistical methods consists not only of more or less advanced calculations but involves also difficult reasoning of special statistical kind. Proposed here, the way of statistical thinking is based on the, slightly modified idea of statistical significance level. As applied to the complicated environment of geological quantities, which are mutually interrelated and dependent on many unknown influences, significance level calculation result frequently only in rough estimation of reliability of suggested thesis. Some methods are proposed here to avoid gross errors in statistical significance level appreciation. Some sources of such errors are indicated. Neither advanced mathematics is necessary in the given approach nor sophisticated calculations (Excel is enough). Examples are presented, which came from scientific research of Late Glacial and the Holocene period, as well as from historical, up to the modern data

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies