"Sayım oranları" ile "sürekli oranlar" arasındaki fark nedir?

Başka bir soru üzerine yapılan bir yorumda, tartışılan konunun "sayım oranları" veya "sürekli oranlar" olup olmadığı netleştirildi ve bir takip, farkın kritik bilgi olduğunu (lojistik / binom ve beta regresyon konusuna) gösterdi.

İkisi arasındaki ayrım nedir ve ayrım nerede önemlidir? "Sürekli oranlar" ile çalışırken "sürekli oranlar" ile çalışırken akılda tutulması gereken önemli noktalar nelerdir?

terminology proportion

— RM
kaynak

Belki bir örnek yardımcı olabilir. Birkaç kişiyi gözlemlediğinizi ve kaçının kadın olduğunu saydığınızı varsayalım. Sonuçta elde edilen oran, sayım oranı olarak adlandırılır ve sıfır ile bir arasındaki değerleri alır, ancak sadece , burada , gözlemlediğiniz toplam sayıdır. Yerel süpermarketinizden bir sosis satın aldığınızı ve etikette sürekli bir oranın örneği olan ve 0 ile 100 arasında herhangi bir değer alabilen% 80 domuz eti olduğunu gözlemleyin. $n+1$ $n$

Modellemedeki ayrım, ilk durumda, rastgele bir kişinin kadın olma olasılığını tahmin etmenin anlamlı olmasıdır (lojistik regresyon), ancak ikinci durumda mantıklı bir soru olmayan ve başka bir şeyin (genellikle beta regresyonu) tercih edileceği .

— mdewey
kaynak

Kabul etti, ancak fark ima edilenden daha az olabilir. Erkekler ve kadınlar prensipte ve pratikte sayılır. Kil, silt ve kum parçacıkları, prensip ne olursa olsun, pratikte sayılmaz. Kil (silt veya kumdan ziyade) olma olasılığı daha sonra kavramsal küçük miktarlarda tortu veya toprak anlamına gelir. Arazinin kırsal veya kentsel olup olmadığı prensip olarak alanların ölçülmesinde bir problemdir (ancak uygulamada bu hala küçük birim alanların sayımına düşebilir!). Ancak ilke, sayım oranlarının ayrık ve sürekli oranların sürekli olmasıdır.

— Nick Cox

@ Bileşenler parçacıklar olsa bile, silt kumu veya kil parçacıklarının hepsinin aynı olması gerektiği gerçekçi olmayan varsayımı sunmadıkça onları saymayacağız (diyelim ki kütle oranını ölçüyorsak aynı kütle) hem içinde hem de arasında. Bu tür sürekli oranlar genellikle sayı oranlarından temelde farklı olabileceğinden, "1" tipik olarak çok fazla değişmez. Kesinlikle bazı özellikler paylaşılabilir (en azından ikisi de birim aralığında olduğu için), ancak bazı yönlerden önemli şekillerde farklı olacak ya da farklı olacaktır.

— Glen_b -Monica

Aslında örnek çamurludur, çünkü parçacıklar ayrık olsa da, sayıları değil kütleleri ölçmek istediğimiz şeydir. Varlıkların ayrık olduğu bir örnek istedim, ancak pratikte, sayma ve ölçme arasındaki ayrımın biraz bulanık olduğunu vurgulamak için ölçüyoruz. Daha iyi bir örnek memnuniyetle karşılanacaktır.

— Nick Cox

@NickCox'a kesinlikle dökme demir, 22 karat, kurşun geçirmez bir örnek ve vazgeçtiğim bir tanım için düşünmeye çalıştığımı söylemeliyim.

— mdewey

@mdewey Sempatiler. Bildiğiniz gibi, istatistiklerde, birinin kararına göre, doğruluk acil amaç için açık ve önemliyse ve aksi halde sürekli ise, bir şey ayrık kabul edilir. Bir başka bağlamda, bir pedolog, toprağın yetkili bir otorite tarafından adlandırılan bir şey olduğu ve bir ahududu (sizin ve ben anlayacağınız İngiliz İngilizcesi, ne kadar tercüme edeceğini bilmiyorum) tanımını kestirerek tanımladı.

— Nick Cox