Правило трех (статистика) - Rule of three (statistics)

Эта статья посвящена одному значению «правила трех» в статистике. Для других значений в математике и за ее пределами см. Правило трех.
Сравнение правила трех с точным биномиальным односторонним доверительным интервалом без положительных образцов

В статистический анализ, то правило трех заявляет, что если определенное событие не произошло в образце с п предметы, интервал от 0 до 3 /п 95% доверительный интервал для частоты появления в Население. Когда п больше 30, это хорошее приближение к результатам более чувствительных тестов. Например, обезболивающее тестируется на 1500 человеческие субъекты, и нет неблагоприятное событие записывается. Из правила трех можно сделать вывод с 95% уверенностью, что менее 1 человека из 500 (или 3/1500) испытают нежелательное явление. По симметрии, только для успешных результатов 95% доверительный интервал равен [1−3/п,1].

Правило полезно при интерпретации клинические испытания в целом, особенно в II этап и фаза III, где часто существуют ограничения по продолжительности или статистическая мощность. Правило трех применимо не только к медицинским исследованиям, но и к любым проведенным испытаниям. п раз. Если 300 парашютов испытаны случайным образом и все раскрываются успешно, то с 95% уверенностью делается вывод, что менее 1 из 100 парашютов с такими же характеристиками (3/300) выйдет из строя.[1]

Вывод

95% доверительный интервал ищется для вероятности п события, происходящего для любого случайно выбранного индивидуума в популяции, учитывая, что это не наблюдалось в п Бернулли испытания. Обозначая количество событий Икс, поэтому мы хотим найти значения параметра п из биномиальное распределение дающие Pr (Икс = 0) ≤ 0,05. Затем можно вывести правило[2] либо из Пуассоновское приближение к биномиальному распределению, или по формуле (1−п)п для вероятности нулевых событий в биномиальном распределении. В последнем случае граница доверительного интервала определяется как Pr (Икс = 0) = 0,05 и, следовательно, (1−п)п = .05 так п пер (1–п) = ln 0,05 ≈ −2,996. Округляя последнее до −3 и используя приближение, для п близко к 0, то ln (1−п) ≈ −п, получаем границу интервала 3 /п.

По аналогичному аргументу значения числителя 3,51, 4,61 и 5,3 могут использоваться для доверительных интервалов 97%, 99% и 99,5% соответственно, и в целом верхний предел доверительного интервала может быть задан как , где желаемый уровень достоверности.

Расширение

В Неравенство Высочанского – Петунина. показывает, что правило трех выполняется для одномодальный распределения с конечными отклонение выходит за рамки только биномиального распределения и дает возможность изменить коэффициент 3, если требуется другая степень достоверности. Неравенство Чебышева устраняет предположение об одномодальности за счет более высокого множителя (около 4,5 для 95% достоверности). Неравенство Кантелли является односторонним вариантом неравенства Чебышева.

Смотрите также

Заметки

  1. ^ Есть и другие значения термина «правило трех» в математике, а также другое особое значение в статистике:

    Полтора столетия назад Чарльз Дарвин сказал, что у него «нет веры ни в чем, кроме реальных измерений и Правило трех, "под которым он, похоже, имел в виду пик арифметических достижений джентльмена девятнадцатого века, решающего для Икс в «6 - это 3, как 9 - этоИкс. »Несколько десятилетий спустя, в начале 1900-х, Карл Пирсон изменил значение правила трех -« взять 3σ [три стандартных отклонения ] как определенно значимое », - и заявил об этом в своем новом журнале проверки значимости, Биометрика. Даже Дарвин в конце своей жизни, кажется, впал в замешательство. (Ziliak and McCloskey, 2008, p. 26; в скобках в оригинале)

  2. ^ «Профессор Мид» (2010) «Доверительный интервал с нулевыми событиями», Детская больница милосердия. Проверено 1 января 2013.

использованная литература

  • Эйпаш, Эрнст; Рольф Леферинг; К. К. Кум; Ханс Троидл (1995). «Вероятность нежелательных явлений, которые еще не произошли: статистическое напоминание». BMJ. 311 (7005): 619–620. Дои:10.1136 / bmj.311.7005.619. ЧВК  2550668. PMID  7663258. Получено 2008-04-15.
  • Hanley, J. A .; А. Липпман-Хэнд (1983). "Если ничего не пойдет не так, все в порядке?". JAMA. 249 (13): 1743–5. Дои:10.1001 / jama.1983.03330370053031. PMID  6827763.
  • Зиляк, С. Т .; Д. Н. Макклоски (2008). Культ статистической значимости: как стандартная ошибка стоит нам рабочих мест, справедливости и жизней. Пресса Мичиганского университета. ISBN  0472050079