Bence onlara bir kişi hakkında coca-cola ve pepsi arasındaki farkı söyleyebilmenin gerçekten ne anlama geldiğini düşündüklerini sormalısınız. Böyle bir kişi başkalarının yapamayacağı şeyi yapabilir mi?
Çoğu böyle bir tanıma sahip olmayacak ve istenirse bir tane üretemeyecektir. Bununla birlikte, bu ifadenin anlamı, istatistiklerin bize verdiği şeydir ve “istatistiklere bir tat” sınıfınızla getirebileceğiniz şey budur.
İstatistiğin noktalarından biri, "coca-cola ve pepsi arasındaki farkı söyleyebileceği birine ne demek" demek için kesin bir cevap vermektir.
Cevap: kör bir testte bardakları sınıflandırmak için bir tahmin makinesinden daha iyidir. Tahmin makinesi farkı söyleyemez, sadece her zaman tahmin eder. Tahminleme makinesi bizim için yararlı bir buluştur çünkü yeteneğinin olmadığını biliyoruz . Tahminleme makinesinin sonuçları faydalıdır, çünkü test etme yeteneğimizden yoksun birinden ne beklememiz gerektiğini gösterirler.
Bir kişinin koka-kola ve pepsi arasındaki farkı söyleyip söyleyemediğini test etmek için, kişinin kör testteki fincan sınıflandırmalarını bir tahmin makinesinin yapacağı sınıflandırma ile karşılaştırması gerekir. Sadece tahmin makinesinden daha iyiyse, farkı söyleyebilir.
Öyleyse, bir sonucun başka bir sonuçtan daha iyi olup olmadığını nasıl belirlersiniz? Ya neredeyse aynılarsa?
İki kişi az sayıda bardağı sınıflandırırsa, sonuçlar hemen hemen aynı ise, birinin diğerinden daha iyi olduğunu söylemek gerçekten adil değildir . Belki de kazanan bugün şanslıydı ve yarın yarın tekrarlanırsa sonuçlar tersine dönecekti?
Güvenilir bir sonuç elde edersek, az sayıda sınıflandırmaya dayanamaz, çünkü o zaman şans sonuca karar verebilir. Unutma, yeteneğe sahip olmak için mükemmel olmak zorunda değilsin, sadece tahmin makinesinden daha iyi olmalısın. Aslında, sınıflandırma sayısı çok azsa, her zaman koka-kola'yı doğru bir şekilde tanımlayan bir kişi bile tahmin makinesinden daha iyi olduğunu gösteremeyecektir. Örneğin, sınıflandırılacak tek bir fincan varsa, tahmin etme makinesinin bile tamamen doğru sınıflandırma şansı yüzde 50 olacaktır. Bu iyi değil, çünkü bu, denemelerin yüzde 50'sinde, iyi bir koka-kola tanımlayıcının tahmin makinesinden daha iyi olmadığı sonucuna varabiliriz. Çok haksız.
Ne kadar çok bardak sınıflandırılırsa, tahmin etme makinesinin ortaya çıkamaması için o kadar fazla fırsat ve iyi koka-kola tanımlayıcısının göstermesi için o kadar fazla fırsat olur.
10 fincan başlamak için iyi bir yer olabilir. O zaman bir insan makineden daha iyi olduğunu göstermek için kaç doğru cevap vermelidir?
Onlara ne tahmin edeceklerini sorun.
Sonra makineyi kullanmasına ve ne kadar iyi olduğunu bulmasına izin verin, yani tüm öğrencilerin bir dizi on tahmin oluşturmasına izin verin, örn. akıllı telefonda bir zar veya rastgele bir jeneratör kullanarak. Pedagojik olmak için, tahminlerin değerlendirileceği on doğru cevap dizisi hazırlamalısınız.
Tüm sonuçları tahtaya kaydedin. Sıralanan sonuçları tahtaya yazdırın. Bir istatistikçinin koka-kola ve pepsi arasındaki farkı söyleme yeteneğini kabul etmeden önce bir insanın bu sonuçların yüzde 95'inden daha iyi olması gerektiğini açıklayın. % 95 en kötü sonuçları en üst% 5 sonuçlardan ayıran çizgiyi çizin.
Daha sonra, birkaç öğrenciye 10 fincan sınıflandırmayı deneyin. Şimdiye kadar, öğrenciler farkı anlayabileceklerini kanıtlamak için kaç hakkın olması gerektiğini bilmelidir.
Bütün bunlar gerçekten 10 dakika içinde mümkün değil.