Закон Твимана - Википедия - Twymans law

Закон Тваймана - это принцип, согласно которому «чем более необычными или интересными являются данные, тем больше вероятность, что они были результатом ошибки того или иного рода». Он назван в честь Уильям Энтони Твайман и был описан как один из важнейших законов анализ данных.[1][2][3]

Закон основан на том, что ошибки в данных измерение и анализ может привести к наблюдаемым количество которые сильно отличаются от типичных значений. Эти ошибки обычно более распространены, чем реальные изменения аналогичной величины в базовом измеряемом процессе. Например, если аналитик компании-разработчика программного обеспечения замечает, что количество пользователи увеличился вдвое за ночь, наиболее вероятным объяснением является ошибка в протоколирование, а не реальный рост пользователей.[2]

Закон также может быть распространен на ситуации, когда на базовые данные влияют неожиданные факторы, которые отличаются от тех, которые должны были быть измерены. Например, когда школы показывают необычно большие улучшения в результаты теста, последующее расследование часто показывает, что эти оценки были обусловлены мошенничество.[4]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Марш, Екатерина; Эллиотт, Джейн. Изучение данных. Polity. п. 46. ISBN  978-0-7456-2283-5.
  2. ^ а б Кохави, Рон; Тан, Дайан; Сюй, Я (2020). Надежные контролируемые эксперименты в Интернете: практическое руководство по A / B-тестированию. Издательство Кембриджского университета. п. 39. ISBN  978-1-108-72426-5.
  3. ^ Ehrenberg, A.S.C .; Твайман, В. А. (1967). «Об измерении телевизионной аудитории». Журнал Королевского статистического общества. Серия А (Общие). 130 (1): 1–60. Дои:10.2307/2344037. ISSN  0035-9238. JSTOR  2344037.
  4. ^ «Когда результаты тестов слишком хороши, чтобы быть правдой», Отчет Хечингера, 2011-03-07