Поправка йейтса вводится в случае когда определенное событие происходит и требуется регулирование системы

Поправка йейтса, также известная как поправка для неполного подсчета, является одним из ключевых методов для решения проблемы, связанной с неполнотой выборок в статистическом анализе. Этот метод предложен в 1948 году английским статистиком и генетиком Фрэнком Йейтсом и с тех пор широко используется в научных исследованиях, а также в практической статистике.

Поправка Йейтса используется в тех случаях, когда в выборочной группе наблюдается статистически значимая связь между двумя переменными, но эта связь может быть искажена из-за неполного подсчета. Например, при сравнении двух групп пациентов с разным лечением, выборочные данные могут показывать, что одно лечение дает значительно лучшие результаты, в то время как полный анализ может показать, что разница статистически незначима.

Поправка Йейтса позволяет учесть неполноту выборки и корректировать полученные статистические значения. Она основана на добавлении константы к значениям в таблице сопряженности, что в свою очередь учитывает возможную ошибку смещения в данных. Таким образом, поправка Йейтса позволяет получить более точные и надежные результаты и избежать искажений при сравнении данных в связи с неполнотой выборки.

Что такое поправка йейтса?

Поправка йейтса, также известная как поправка йейтса-смолсташа, это статистический метод, который используется для коррекции ошибок в анализе сопряженности. Этот метод был впервые предложен Фрэнком Йейтсом и Гришой Смолсташем в 1930-х годах.

Поправка Йейтса применяется в ситуациях, когда анализируются связи между двумя номинальными переменными и ожидаемые частоты в таблице сопряженности могут быть меньше 5. В таких случаях, статистическое значение, полученное с использованием хи-квадрат теста, может быть слишком низким или завышенным.

История и происхождение поправки йейтса

Истоки поправки йейтса уходят в период возникновения Соединенных Штатов Америки, когда население страны столкнулось со сложными вопросами гражданских прав и свобод. Одним из этих вопросов была свобода слова и печати, которая была тесно связана с правом на свободу выражения мнения.

В то время, когда США только формировались как государство, некоторые политики и деятели начали выступать против цензуры и ограничений свободы слова, которые существовали в колониальные времена. Они считали, что свободное обсуждение политических вопросов и критика правительства являются неотъемлемыми правами граждан.

Джозеф Йейтс, будучи противником Федералистической партии, которая контролировала федеральное правительство, решил предложить поправку, которая бы защищала свободу слова и печати. Он считал, что правительство не должно иметь возможности ограничивать свободное выражение мыслей и критику политических деятелей.

Поправка йейтса включает две основные гарантии: запрет на принятие законов, ограничивающих свободу слова, печати и религии, и гарантию права граждан на мирные собрания и обращение к правительству с петицией. Она стала одной из самых важных и значимых поправок в Конституции и отразила принципы демократии и гражданских свобод, которые легли в основу США.

Как работает поправка йейтса?

Принцип работы поправки йейтса заключается в использовании матрицы ошибок, которая показывает, как опросные данные соотносятся с реальными значениями в популяции. С помощью этой матрицы, можно произвести коррекцию результатов опроса, чтобы они были более точными.

Для применения поправки йейтса необходимо знать два значения: число верно классифицированных наблюдений (или положительных ответов) и число ошибочно классифицированных наблюдений (или ложных ответов). Затем, эти значения подставляются в формулу поправки йейтса, которая позволяет скорректировать результаты опроса.

Основная идея поправки йейтса заключается в том, чтобы учесть ошибки классификации и получить более точные оценки. Поправка позволяет скорректировать искажения, возникающие из-за неправильной классификации данных и улучшить точность опросных результатов.

Почему поправка йейтса важна?

Одной из главных причин использования поправки Йейтса является необходимость устранения смещения в статистическом тестировании, которое может возникнуть при небольших объемах выборки. Маленькие выборки могут привести к неадекватным результатам, и поправка Йейтса позволяет исправить эту проблему.

Поправка Йейтса также важна при работе с категориальными переменными, особенно если есть ячейки с ожидаемыми значениями ниже 5. При низком ожидаемом значении поправка Йейтса позволяет получить более точные результаты и избежать искажений в статистическом анализе.

Кроме того, поправка Йейтса особенно полезна при проведении анализа связи между двумя категориальными переменными, когда имеется таблица сопряженности. Она позволяет получить более точную оценку статистической значимости связи и избежать ложно положительных результатов.

Когда применяется поправка йейтса?

Поправка йейтса применяется, чтобы учесть вероятность смещения результатов из-за незамедлительной выборки или неблагоприятного исхода. Она позволяет скорректировать статистическую значимость и точность результатов исследования.

Поправка йейтса также применяется для решения этических проблем при исследованиях с малыми группами или маргинальными сообществами, чтобы учесть их вклад и предотвратить искажение результатов.

Как избежать наказания по поправке йейтса?

Применение поправки йейтса может иметь серьезные последствия для обвиняемого. Однако, существуют ряд мер, которые помогут избежать наказания:

Избежать наказания по поправке йейтса может быть сложно, но с достойной защитой и применением описанных выше мер, шансы на успешное решение дела могут значительно возрасти.