Notice: file_put_contents(): Write of 2910 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 11102 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
человек наук | Telegram Webview: chelovek_nauk/676 -
Telegram Group & Telegram Channel
человек наук
Вот ещё один пример из лекции. Здесь авторы рассуждают об очень острой теме: предсказание интеллекта по генетике. Оценивают интеллект по успеваемости в школе: лучше какого процента учеников у человека были оценки Нет одного гена, который предсказывал бы успеваемость…
Что же не так в статье из предыдущего поста? Начать можно с графика слева. Сразу бросается в глаза отстутствие очевидной зависимости. Если бы оценка интеллекта по генотипу работала идеально, мы бы видели прямую линию до правого верхнего угла: чем больше предсказанный интеллект, тем больше настоящий. Вместо этого мы видим невнятную кляксу, немного повёрнутую вдоль желанной диагонали

Но ещё хуже становится, если взглянуть на оси. Почему после 0.1 идёт 2, а потом 15? Какое значение у точки между 75 и 98%? Может быть как 77, так и 95. Это даже не логарифмическая ось, это какое-то надругательство над визуализацией. А главное, совершенно непонятно – зачем, график всё равно не показывает никакую связь

Возникает вопрос: есть ли вообще смысл интерпретировать этот результат? В негативном смысле – да: по генотипу довольно плохо можно предсказать интеллект. Представьте, что доктор с прискорбным выражением лица говорит вам: „К сожалению, по полигенетической оценке ваш ребёнок будет учиться хуже 90% детей“. Как использовать эту информацию? Да никак: в среднем при таком результате вы бы ожидали, что он будет учиться лучше 15%, но он может превзойти и 99.9%. На втором графике видно, что топ 10% людей с самым высоким предсказанным интеллектом и 10% с самым низким очень сильно пересекаются по реальным оценкам в школе. Хотя чудесные оси опять же мешают понять, как это выглядит на самом деле

При всём этом авторы пишут: „полигенетические оценки полезны для индивидуального предсказания“. Каким образом? Я не понимаю

Проблема статистического подхода здесь в том, что он не оценивает предсказательную силу. Он проверяет, правда ли, что связь между предсказанными и настоящими оценками нулевая, и говорит, что такие данные маловероятны при нулевой связи. Но насколько связь сильная – уже неважно

#статистика@chelovek_nauk



group-telegram.com/chelovek_nauk/676
Create:
Last Update:

Что же не так в статье из предыдущего поста? Начать можно с графика слева. Сразу бросается в глаза отстутствие очевидной зависимости. Если бы оценка интеллекта по генотипу работала идеально, мы бы видели прямую линию до правого верхнего угла: чем больше предсказанный интеллект, тем больше настоящий. Вместо этого мы видим невнятную кляксу, немного повёрнутую вдоль желанной диагонали

Но ещё хуже становится, если взглянуть на оси. Почему после 0.1 идёт 2, а потом 15? Какое значение у точки между 75 и 98%? Может быть как 77, так и 95. Это даже не логарифмическая ось, это какое-то надругательство над визуализацией. А главное, совершенно непонятно – зачем, график всё равно не показывает никакую связь

Возникает вопрос: есть ли вообще смысл интерпретировать этот результат? В негативном смысле – да: по генотипу довольно плохо можно предсказать интеллект. Представьте, что доктор с прискорбным выражением лица говорит вам: „К сожалению, по полигенетической оценке ваш ребёнок будет учиться хуже 90% детей“. Как использовать эту информацию? Да никак: в среднем при таком результате вы бы ожидали, что он будет учиться лучше 15%, но он может превзойти и 99.9%. На втором графике видно, что топ 10% людей с самым высоким предсказанным интеллектом и 10% с самым низким очень сильно пересекаются по реальным оценкам в школе. Хотя чудесные оси опять же мешают понять, как это выглядит на самом деле

При всём этом авторы пишут: „полигенетические оценки полезны для индивидуального предсказания“. Каким образом? Я не понимаю

Проблема статистического подхода здесь в том, что он не оценивает предсказательную силу. Он проверяет, правда ли, что связь между предсказанными и настоящими оценками нулевая, и говорит, что такие данные маловероятны при нулевой связи. Но насколько связь сильная – уже неважно

#статистика@chelovek_nauk

BY человек наук




Share with your friend now:
group-telegram.com/chelovek_nauk/676

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said. Russian President Vladimir Putin launched Russia's invasion of Ukraine in the early-morning hours of February 24, targeting several key cities with military strikes. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. Update March 8, 2022: EFF has clarified that Channels and Groups are not fully encrypted, end-to-end, updated our post to link to Telegram’s FAQ for Cloud and Secret chats, updated to clarify that auto-delete is available for group and channel admins, and added some additional links.
from us


Telegram человек наук
FROM American