我要谈一下 复制, 重现性。
我觉得很多
情况下, 人们倾向于使用这些 词交替。
但为了这次谈话的目的 [未知]。
会有区别的
所以, 当我想, 当我想到 复制, 我认为
我们谈论像往常一样的事情, 发生在科学。
复制的目的是要解决, 在我
意见, 一种有效性 科学主张对吧？
所以如果你说 x 与 y 有关。
第一个问题是, 这项索赔 真?
所以你必须复制它在另一个 学习或一系列其他的研究。
新的调查人员收集新的数据 使用不同
alloquital 方法, 实验室仪器 不管它可能是什么。
你有一堆复制和 没有人可以签署, 没有人
可以找到同样的东西, 现在你认为 好吧那可能不是真的
但如果每个人都发现了同样的东西 大致相同的事情, 在独立
研究, 那么你认为还好, 这是 可能是合理的要求
所以复制的那种, 我们一直 做的事情。
它仍然, 我认为,
加强的终极标准 科学证据。
所以这是复制。
重复性的情况下, 你没有听到 这个词是 y 指
作为一种说法的有效性 数据分析对吗？
所以在这里, 你有情况下的数据
收集和你分析与某人 其他和
他们说像 x 的东西和 y 有关。
所以这里的想法是, 你有两个 调查员, 但你
查看相同的数据, 然后使用 同样的方法, 也许。
看看, 你知道, 他们声称
实际生产的数据, 并 分析。
所以真正的问题, 我认为问题 这里没有那么多, 这是真的吗？
但我们真的可以相信这一分析吗？ 好?
这就是我所看到的 的关键问题
的再现性试图解决。
我们可以采取他们的做法, 适用于他们的
数据, 并得到相同的东西, 他们已经 得到?
我认为这是关键。
重复性是, 特别坚硬 在我的区域
的工作, 其中复制只是 不可能的
这就是我要开始的地方
就这样, 我想一些背景 大家都熟悉这个
是, 有很多谈论 重现性近年来。
有些 transars 只是有很多 无法复制的阶段它们是巨大的。
我切换 edimology, 并有这25 年隐蔽研究, 只是不能
被复制在一个合理的数量 时间.
有很多技术, 这是 影响数据收集的速率。
复杂性非常高。
你有这样的数据库 人们都
只是像疯了一样合并在一起, 我是一个 这些人。
我已经看到了很多这些数据的使用 标签.
例如, 你有行政 正在使用的数据集
健康研究和类似的事情, 所以 这是很常见的。
然后, 因为它的便宜 计算
权力是非常复杂的现在, 所以
我们可以做非常孩子的复杂分析 只是小的数据集。
所以, 然后对于每个字段 x, 有 是一个计算 x。
所以.
总结结果, 所以基本分析 可能很难,
现在描述, 在只是有点像你 日志中的标准方法部分。
通常有很重 计算要求
推力的人很少 培训.
所以只是一点点的上下文 那种, 从哪里来, 我,
我想, 你想的那种范围 从低到高的计算能力。
你知道, 大多数的人在房间里 在这里。
房间里所有的人都在这里 也许, 你知道, 杰夫在这里。
笑]但有一大堆的人 在这一端的频谱。
谁在做计算, 谁必须 做计算工作, 无论他们
喜欢与否, 其原因 所有的数据都来了
这样就会导致问题。
您可以将错误引入 长期分析管线。
你不能告诉别人你做了什么 在合理
空间量。
复杂的转移 知识.
所以在许多情况下, 有一种感觉 复杂的分析不能被信任。