Statistische Unabhängigkeit in der realen Welt

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Ich habe den folgenden Artikel über statistische Unabhängigkeit gelesen . Zusammenfassend argumentiert der Artikel, dass "es Zeit für die Wissenschaft ist, die Fiktion der statistischen Unabhängigkeit zurückzuziehen", und erklärt anschließend verschiedene Gründe dafür. Nachdem ich den Artikel gelesen habe, stimme ich eher zu. Ich wollte folgendes wissen:

Was denken andere kreuzvalidierte Benutzer?
Gibt es wissenschaftliche Ressourcen, auf die Sie mich alle hinweisen können, um den in dem Artikel dargelegten Begriff zu bestätigen oder abzulehnen? Genauer gesagt, ob reale Datensätze statistische Unabhängigkeit aufweisen (oder nicht)?

Vielen Dank!

modeling independence

— Kiran K.
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Ich denke, wir sind nicht so naiv und schlecht informiert wie "die überwältigende gängige Praxis", auf die sich der Autor bezieht. Es gibt viele falsche Annahmen, Strohmänner und geradezu falsche Behauptungen in diesem kleinen Stück.

— whuber

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Ich denke, der Autor dieses Artikels hat noch nie versucht, Münzen zu

— werfen

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Seine Beschwerde scheint zu sein, dass Menschen manchmal das falsche Modell verwenden und die Unabhängigkeitsannahme unangemessen anwenden. Das ist sicherlich plausibel ... aber Unabhängigkeit existiert als Konzept nicht für den Dienst der Wissenschaft, sondern weil es mathematisch entsteht. Es ist fast so, als würde der Autor behaupten, dass die Mathematik keine Rolle spielt, die in wissenschaftlichen Anwendungen missbraucht werden könnte.

— Sycorax sagt Reinstate Monica

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Es scheint mir, dass der Autor davon ausgeht, dass die meisten Wissenschaftler nicht wissen oder nicht verstehen, wie sie mit Korrelation umgehen sollen, und fast davon ausgeht, dass die Verwendung von Methoden zum Umgang mit korrelierten Daten nicht existiert (möglicherweise außerhalb von Makov-Ketten). Das ist nicht der Fall. Es gibt viele statistische Methoden, die korrelierte Daten berücksichtigen, und die meisten Statistiker, Epidemiologen, Ökologen und andere Wissenschaftler wissen (oder sollten), wann sie die geeigneten Methoden anwenden müssen. Ich denke nicht, dass Wissenschaftler Methoden aufgeben müssen, die Unabhängigkeit voraussetzen, da sie sehr nützlich sind - wenn es keine Simulationen und realen Experimente wären, die ihre Nützlichkeit bewiesen haben, gäbe es nicht viele. Stattdessen, wenn überhaupt,

Das sind nur meine zwei Cent.

— StatsStudent
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Ich stimme der Ansicht des Autors überhaupt nicht zu. Insbesondere aus meiner Erfahrung ist es absolut nicht der Fall, dass "[..] die überwältigende gängige Praxis einfach darin besteht, einfach anzunehmen, dass Stichprobenereignisse unabhängig sind". Im Gegenteil, das Thema Korrelation ist etwas, mit dem wir uns regelmäßig befassen müssen (während meiner Arbeit in der Finanzbranche). Und vor allem sind wir uns dessen klar bewusst!

Ich stimme jedoch den Aussagen zur Vereinfachung der realen Welt voll und ganz zu. Für mich sind die berühmten Worte, die George Box zugeschrieben werden, der führende Leitfaden hier:

Alle Modelle sind falsch; Einige Modelle sind nützlich.

— Dr_Be
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Vielen Dank, dass Sie uns an diese berühmten Worte von George Box erinnert haben. Ich denke, das ist hier sehr wahr und relevant.

— Kiran K.

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Natürlich ist der Begriff der statistischen Unabhängigkeit, wie er bisher im Volksmund gepredigt wurde, so ziemlich ein Mythos (das meiste davon). Ich denke nicht, dass irgendjemand anderer Meinung sein sollte, dass das Universum und alles in ihm in Verbindung mit allem anderen funktioniert.

In der Tat existiert die statistische Unabhängigkeit, nur in den Datensätzen oder in der Art von, in sehr spezifischen Begriffen. Aber im Allgemeinen ist Abhängigkeit ein wesentlicher Bestandteil des Universums.

— Shiv_90
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Ja, aber vieles davon ist in Bezug auf unsere Messinstrumente vernachlässigbar.

— StatsStudent

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Genau. Vielleicht behandeln wir solche Variablen deshalb als unabhängig, da ihre Abhängigkeit vernachlässigbar ist.

— Shiv_90