| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
En estadística, las hipótesis sugeridas po … En estadística, las hipótesis sugeridas por un conjunto de datos dado, cuando se prueban con el mismo conjunto de datos que las sugirió, es probable que sean aceptadas incluso cuando no son ciertas. Esto se debe a que estaría involucrado el razonamiento circular (doble inmersión): algo parece cierto en el conjunto de datos limitado; por lo tanto, planteamos la hipótesis de que es cierto en general; por lo tanto (erróneamente) lo probamos en el mismo conjunto de datos limitado, lo que parece confirmar que es cierto. Generar hipótesis basadas en datos ya observados, en ausencia de probarlos con datos nuevos, se conoce como teorización post hoc (del latín , "después de esto"). El procedimiento correcto es probar cualquier hipótesis en un conjunto de datos que no se utilizó para generar la hipótesis.e no se utilizó para generar la hipótesis.
, У статистиці перевірка гіпотези, засновано … У статистиці перевірка гіпотези, заснованої на відомих даних, на тому самому наборі даних, швидше за все, буде успішною, навіть якщо вона не відповідає дійсності. Це пов’язано із замкненим колом міркування (подвійним зануренням): щось здається вірним у обмеженому наборі даних; тому ми припускаємо, що це взагалі відповідає дійсності; тому ми (помилково) перевіряємо це на тому самому обмеженому наборі даних, що, вірогідно, підтверджує, що це правда. Висування гіпотез на основі вже відомих даних, за відсутності тестування на нових даних, називається post hoc теоретизуванням (від латинського post hoc, "після цього"). Правильною процедурою є перевірка будь-якої гіпотези на наборі даних, який не використовувався для формування гіпотези. використовувався для формування гіпотези.
, In statistics, hypotheses suggested by a g … In statistics, hypotheses suggested by a given dataset, when tested with the same dataset that suggested them, are likely to be accepted even when they are not true. This is because circular reasoning (double dipping) would be involved: something seems true in the limited data set; therefore we hypothesize that it is true in general; therefore we wrongly test it on the same, limited data set, which seems to confirm that it is true. Generating hypotheses based on data already observed, in the absence of testing them on new data, is referred to as post hoc theorizing (from Latin post hoc, "after this"). The correct procedure is to test any hypothesis on a data set that was not used to generate the hypothesis.t was not used to generate the hypothesis.
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
416831
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
4291
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1073268192
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Exploratory_data_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/P_hacking +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_inference +
, http://dbpedia.org/resource/HARKing +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_hypothesis_testing +
, http://dbpedia.org/resource/Data_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Multiple_comparisons +
, http://dbpedia.org/resource/Data_mining +
, http://dbpedia.org/resource/Data_dredging +
, http://dbpedia.org/resource/Post_hoc_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Data +
, http://dbpedia.org/resource/Overfitting +
, http://dbpedia.org/resource/Bonferroni_correction +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_model +
, http://dbpedia.org/resource/Trial_and_error +
, http://dbpedia.org/resource/Uncomfortable_science +
, http://dbpedia.org/resource/Academic_publishing +
, http://dbpedia.org/resource/Analysis_of_variance +
, http://dbpedia.org/resource/Type_I_and_type_II_errors +
, http://dbpedia.org/resource/Probability +
, http://dbpedia.org/resource/Confirmation_sample +
, http://dbpedia.org/resource/Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Multiple_comparisons +
, http://dbpedia.org/resource/Type_I_error +
, http://dbpedia.org/resource/Latin_language +
, http://dbpedia.org/resource/Publication_bias +
, http://dbpedia.org/resource/Cross-validation_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Misuse_of_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Hypothesis +
, http://dbpedia.org/resource/Texas_sharpshooter_fallacy +
, http://dbpedia.org/resource/Scientific_evidence +
, http://dbpedia.org/resource/Scheff%C3%A9_test +
, http://dbpedia.org/resource/Predictive_analytics +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_hypothesis_testing +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Distinguish-redirect +
, http://dbpedia.org/resource/Template:More_citations_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Misuse_of_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_hypothesis_testing +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Multiple_comparisons +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Testing_hypotheses_suggested_by_the_data?oldid=1073268192&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Testing_hypotheses_suggested_by_the_data +
|
| owl:differentFrom |
http://dbpedia.org/resource/Post_hoc_analysis +
|
| owl:sameAs |
http://rdf.freebase.com/ns/m.025v5w +
, http://es.dbpedia.org/resource/Prueba_de_hip%C3%B3tesis_sugeridas_por_los_datos +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D1%96%D1%80%D0%BA%D0%B0_%D0%B3%D1%96%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B7%2C_%D0%B7%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BD%D0%B0_%D0%B2%D1%96%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%85_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85 +
, http://www.wikidata.org/entity/Q17147271 +
, https://global.dbpedia.org/id/gZWB +
, http://dbpedia.org/resource/Testing_hypotheses_suggested_by_the_data +
, http://yago-knowledge.org/resource/Testing_hypotheses_suggested_by_the_data +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Activity100407535 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Act100030358 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Examination100635850 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatMultipleComparisons +
, http://dbpedia.org/class/yago/Comparison100142665 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Investigation100633864 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Event100029378 +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoPermanentlyLocatedEntity +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/PsychologicalFeature100023100 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Work100575741 +
|
| rdfs:comment |
En estadística, las hipótesis sugeridas po … En estadística, las hipótesis sugeridas por un conjunto de datos dado, cuando se prueban con el mismo conjunto de datos que las sugirió, es probable que sean aceptadas incluso cuando no son ciertas. Esto se debe a que estaría involucrado el razonamiento circular (doble inmersión): algo parece cierto en el conjunto de datos limitado; por lo tanto, planteamos la hipótesis de que es cierto en general; por lo tanto (erróneamente) lo probamos en el mismo conjunto de datos limitado, lo que parece confirmar que es cierto. Generar hipótesis basadas en datos ya observados, en ausencia de probarlos con datos nuevos, se conoce como teorización post hoc (del latín , "después de esto"). post hoc (del latín , "después de esto").
, У статистиці перевірка гіпотези, засновано … У статистиці перевірка гіпотези, заснованої на відомих даних, на тому самому наборі даних, швидше за все, буде успішною, навіть якщо вона не відповідає дійсності. Це пов’язано із замкненим колом міркування (подвійним зануренням): щось здається вірним у обмеженому наборі даних; тому ми припускаємо, що це взагалі відповідає дійсності; тому ми (помилково) перевіряємо це на тому самому обмеженому наборі даних, що, вірогідно, підтверджує, що це правда. Висування гіпотез на основі вже відомих даних, за відсутності тестування на нових даних, називається post hoc теоретизуванням (від латинського post hoc, "після цього").(від латинського post hoc, "після цього").
, In statistics, hypotheses suggested by a g … In statistics, hypotheses suggested by a given dataset, when tested with the same dataset that suggested them, are likely to be accepted even when they are not true. This is because circular reasoning (double dipping) would be involved: something seems true in the limited data set; therefore we hypothesize that it is true in general; therefore we wrongly test it on the same, limited data set, which seems to confirm that it is true. Generating hypotheses based on data already observed, in the absence of testing them on new data, is referred to as post hoc theorizing (from Latin post hoc, "after this").izing (from Latin post hoc, "after this").
|
| rdfs:label |
Prueba de hipótesis sugeridas por los datos
, Перевірка гіпотез, заснованих на відомих даних
, Testing hypotheses suggested by the data
|
