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量に触れてない記事見てもな…他には一切ミスがないというわけでもないだろうに
他にミスがあるかどうかもあるけど、ミスの検証を意図的に困難にする行為があったことが問題すべての数値にミスがある前提で取り扱う必要が出てくる検証不可能なデータに信頼なんてないし、この数値に基づくすべての政策の正当性が失われる
ミスがない前提で統計情報使ってたらそのほうが問題だとおもうが誤差の存在は織り込み済みだろう
ランダム誤差は，統計的・経験的に考慮できる（標準誤差や信頼区間など）けど，系統的（体系的）誤差・・・まして意図的な誤差は取り除けないし，織り込み済みではないよ．
> 検証不可能なデータに信頼なんてないに対する意見ですよ「検証不可能でミスが確認できないから即信頼できないというわけではない」とね
シフトするような誤差に対する対応は織り込み済みではないでしょうねなので「量のこと」が大事になってくるわけで
> 「検証不可能でミスが確認できないから即信頼できないというわけではない」
うちの業界（学術界）では、一発アウトで論文は撤回（または削除）、その上永久追放ですよ（建前としては）。
検証不可能だったらそもそも自然科学ではないので定義からして違うんじゃないでしょうか
とはいえ生物学とかだと出来上がったプロトコル通りにやってもうまく行かなかったりしますけどねAさんがやると出来るけどBさんではできない、とか…これがA-Eさんがやると出来るけどFさんだけできないとかになると立場がつらい
検証可能性と再現性は別の概念です。「再現性が確認できる・できない」ことが検証可能であることが必要。
ああ、そうですね、失礼しました
経済活動は再現できないですからね
そういう意味なら、正式な運用方法であるこれも系統的誤差になるよ。>未提出の場合は推計値を入力する
入力が間に合う企業と間に合わない企業がランダムであるはずがないので。こっちはいいのかい？
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私はプログラマです。1040 formに私の職業としてそう書いています -- Ken Thompson
どんだけ誤差が出るんよそれで (スコア:2)
量に触れてない記事見てもな…
他には一切ミスがないというわけでもないだろうに
Re: (スコア:3, すばらしい洞察)
他にミスがあるかどうかもあるけど、ミスの検証を意図的に困難にする行為があったことが問題
すべての数値にミスがある前提で取り扱う必要が出てくる
検証不可能なデータに信頼なんてないし、この数値に基づくすべての政策の正当性が失われる
Re: (スコア:2)
ミスがない前提で統計情報使ってたらそのほうが問題だとおもうが
誤差の存在は織り込み済みだろう
Re:どんだけ誤差が出るんよそれで (スコア:1)
ランダム誤差は，統計的・経験的に考慮できる（標準誤差や信頼区間など）けど，系統的（体系的）誤差・・・まして意図的な誤差は取り除けないし，織り込み済みではないよ．
Re:どんだけ誤差が出るんよそれで (スコア:2)
> 検証不可能なデータに信頼なんてない
に対する意見ですよ
「検証不可能でミスが確認できないから即信頼できないというわけではない」とね
シフトするような誤差に対する対応は織り込み済みではないでしょうね
なので「量のこと」が大事になってくるわけで
Re:どんだけ誤差が出るんよそれで (スコア:1)
> 「検証不可能でミスが確認できないから即信頼できないというわけではない」
うちの業界（学術界）では、一発アウトで論文は撤回（または削除）、その上永久追放ですよ（建前としては）。
Re:どんだけ誤差が出るんよそれで (スコア:2)
検証不可能だったらそもそも自然科学ではないので定義からして違うんじゃないでしょうか
とはいえ生物学とかだと出来上がったプロトコル通りにやってもうまく行かなかったりしますけどね
Aさんがやると出来るけどBさんではできない、とか…
これがA-Eさんがやると出来るけどFさんだけできないとかになると立場がつらい
Re: (スコア:0)
検証可能性と再現性は別の概念です。
「再現性が確認できる・できない」ことが検証可能であることが必要。
Re:どんだけ誤差が出るんよそれで (スコア:2)
ああ、そうですね、失礼しました
経済活動は再現できないですからね
Re: (スコア:0)
そういう意味なら、正式な運用方法であるこれも系統的誤差になるよ。
>未提出の場合は推計値を入力する
入力が間に合う企業と間に合わない企業がランダムであるはずがないので。
こっちはいいのかい？