所以另一个问题是, 谁重现 研究?
我想, 这是, 我不知道, 我 不在这个区域
种类, 基因组学和计算 [未知], 我
不知道这是个什么问题。
但是, 这对我来说是个大问题, 所以, 在 订购
重现性, 以有效的任何 总得有人做点什么吧？
所以如果我只是说我发表了这篇论文, 而且它是可重现的。
这并不意味着什么, 直到你得到你的
手上, 或有人得到他们的手 的数据
编码, 并期待它, 并做
一些东西, 甚至可能重现它, 权利?
所以总得有人做点什么。
您必须重新运行分析。
检查代码, 不管, 尝试一些 其他方法。
所以我认为, 这是一种, 在我的 感, 这是
一种复制的模拟, 它的 继承了传统。
但问题是谁的东西, 他们的目标是什么？
谁是这个人, 什么是他们的 目标, 是非常重要的, 和方式
我种的特征是,
有一种三种不同类型的 人
他可能想重现你的研究成果
所以, 如果你是原来的调查员 在这里, 你说真相是。
有一组, 一般公众谁 不在乎。
所以这是一个大的, 这是 最大的人群。
还有一个叫科学家 要么同意
你也许他们, 他们同意
, 他们认为真相是一个他们可能 而且, 但他们也可能认为
真相是 B。 好吧那就好了
每个人都有一个假设, 关于如何 世界工作。
还有这群人 这里认为,
真相就是相反的东西 你说什么都行
--> --> [笑]
--> --> 和箱子的大小是 成正比的那种
可能, 这些人, 即 人
在那个盒子里会重现你的作品。
--> --> [笑]
--> --> 像你这样的科学家可能会 重现它, 但他们是亲切的
忙着做自己的事。
所以, 这里有一个问题, 在这里, 在 我的观点, 不是真正的科学。
他们没有一个具体的想法如何 世界工作。
他们只是想知道这是不同的 不管你在说什么
所以他们非常感兴趣的是 复制我的工作。
我有它, 谢天谢地, 我的工作大多 , 几乎所有的都是可重现的。
所以, 我很好, 但它
有潜力使您的个人 生活悲惨。
所以,
所以, 到目前为止, 我的想法是, 你知道, 所以复制带来了
透明度, 这是至关重要的, 我认为,
而且, 嗯, 也增加了转移 知识.
有很多关于如何
让人们共享数据, 这是 重要.
数据共享是关键, 显然对于 重现.
但我认为关键的问题, 我们可以 相信这
分析, 我们看到有
不是从根本上解决 重现.
因此, 重复性是 这条小溪
元素的类型。
和很多这些次要类型的 分析是彩色的
他人的利益和动机, 我 拼写与 u 为坎迪斯的颜色。
所以这一点, 所以这使我们的东西, 我 调用基于证据的数据分析。
所以, 我认为没有人会, 每个人都 这里熟悉的想法是,
你知道, 一个真正的数据分析涉及到 把很多东西串在一起。
很多工具, 很多方法, 因为这 长管道的东西, 你
必须做任何真实的数据分析。
所以, 很多时候这些方法都是 标准, 你知道,
每个人做同样的事情为给定的 一块管道。
或者, 如果没有标准, 那么你就 一种
你想做什么就做什么, 对吧？
所以, 基本的想法是, 我认为, 如果,
还有我想要的那种东西 有点
翻译成一种很多的气候 科学是
我们应该完全使用 应用, 深入研究的方法
这是, 我们种同意在我们的 子组在
科学, 科学界, 那 这些是使用的适当方法。
你不必是完美的, 但我们有
有点, 这些, 希望他们就像 85% 解决方案。
应该有证据证明 应用某些
方法, 你知道, 作为统计学家, 我们一直这样做。
我们, 准备不同的方法, 你知道, 要么
通过模拟或 [咳嗽] 理论或什么 不.
我的意思是你说, 哪种方法是
在一定的, 在特定的, 更合适的 情况?
所以, 只是一个非常简单的例子。
这是一个直方图, 生成 R I 只是拿了史上 x, 你知道, 当然,
直方图只是一个平滑的, 和 最
更顺畅的重要事情是垃圾桶, 权利?
所以我没有做任何事情, 我只是做了这个 直方图, 那么垃圾箱是如何被选择的？
原来有一篇论文写着 由斯特吉斯
在 1926年, 出版在 [未知数], 纸是 实际一个非常慷慨的期限
这东西就像这么长, 但布斯 建议乐队,
带宽应根据 这个, 你知道, 基本上是公式。
后来, 当这种内核 平滑成为
流行, 大卫斯科特写了一篇论文在 Biometrico 的
谈到, 你知道, 选择 基于带宽
在种类的综合手段为 多元测度。
所以, 无论如何, 默认带宽只是 程序在和那里是, 好吗？
没有人争论的大部分, 与 他,
有时当他们变得越来越大 这很好, 但使用
默认值。
这是相当不错的, 实际上有 一些
研究背后的带宽应该 是.