Big Class.jmp를 졸업해야 하나요?이것은 민감한 주제입니다. 그렇게 느끼시면 저에게 알려주시거나 저에게 이메일(Yusuke.Ono@jmp.com)을 보내주시거나 누군가에게 간접적으로 알려주십시오(익명으로 알려주시려면). 이 항목을 제거하겠습니다.
JMP에서 일부 기능을 확인할 때 처음에는 거의 항상 Big Class.jmp를 사용합니다.
하지만 개인적으로 이 데이터 세트는 초보자에게 좋은 샘플 데이터가 아니라고 생각합니다.
(1) 인간의 신체 데이터는 윤리적으로 부적절할 수 있습니다. Galton, K. Pearson 및 RA와 같은 현대 통계학자 Fisher는 "인종" 개선을 위해 인간의 신체적, 정신적 데이터를 수집했습니다. "과학적" 운동을 "우생학"이라고 합니다. 현재의 관점에서 볼 때 이러한 움직임은 받아들일 수 없습니다.
일부 사람들은 Fisher의 Iris 데이터 사용을 거부하기도 합니다. 다음 블로그와 댓글을 참조하세요.
https://armchairecology.blog/iris-dataset/
https://www.meganstodel.com/posts/no-to-iris/
(2) Big Class.jmp는 허구의 데이터 세트이지만 일부 사람들은 이것이 실제 데이터 세트라고 생각할 수 있습니다. 데이터 세트가 가짜 데이터라고 해도 가짜 데이터라고 말하지 않는 것은 의심스러운 연구 관행(Questionable Research Practice, QRP)일 수 있습니다.
Re: Big Class.jmp를 졸업해야 하나요?이거 올려줘서 고마워 @yusuke_ono ! BigClass 데이터 세트는 저를 불편하게 만들고 사용하지 않습니다. 비록 데이터가 인위적이긴 하지만 제 아이들이 이와 같은 연구에 참여하거나 학교에서 집에 참여해도 되는지 묻는 메모가 온다면 제 기분이 어떨지 생각하지 않을 수 없습니다. 모든 통계는 제쳐두고 침략적이라고 느낍니다.
Re: Big Class.jmp를 졸업해야 하나요?응답 해주셔서 감사합니다, @MikeD_앤더슨 -산
이러한 물리적 측정 데이터 세트가 초보자를 위한 기본적인 통계 방법을 설명하는 데 유용하다는 데 동의합니다. 많은 기본적인 "현대" 통계 도구(히스토그램, 분산, 변동 계수, IQR, 상관 관계, 회귀 등)가 그러한 데이터 세트를 분석하기 위해 개발되고 맞춤화되었기 때문이라고 생각합니다. 하지만 유용성은 윤리와 다르다고도 생각합니다.
Big Class.jmp가 통계를 직관적으로 설명하는 데 유용하더라도 이를 사용하는 것은 윤리적으로 부적절할 수 있습니다.
내가 아는 한, 많은 통계학자들이 통계의 부정적인 역사를 되돌아보는 것은 비교적 최근의 일이다. 2021년에는 “RA를 위한 세션 Fisher and Eugenics'가 JSM에서 개최되었습니다. 2020년 COPSS는 그들의 상에서 피셔의 이름을 삭제했습니다. 2021년 UCL은 UCL에서 우생학의 역사에 대한 조사를 발표했습니다. 2020년 케임브리지 대학은 피셔 라틴 광장의 스테인드 글라스 창을 제거했습니다.
통계는 우생학에 유용해야 하며 물리적 측정 데이터는 "현대" 통계를 설명하는 데 유용해야 합니다. 그러나 그것은 윤리에 어긋날 수 있습니다.
이건 제 개인적인 지극히 편향된 의견일 뿐 대중적이지 않습니다.
Re: Big Class.jmp를 졸업해야 하나요?답장 해주셔서 매우 감사합니다, @Phil_Kay -산
나는 역사를 모른다. 빅클래스.jmp 음, 하지만 "에서 온 것 같아요. SASHELP.클래스 ", SAS 시스템의 샘플 데이터셋. SASHELP.클래스 19개의 행이 있습니다. ( 빅클래스.jmp 40개의 행이 있습니다.)
SAS 샘플 데이터 세트의 설명서( SAS 문서 ), 다음과 같은 설명이 쓰여 있습니다.
Sashelp.Class 데이터 세트는 소규모 가상 학생 학급에 대한 정보를 제공합니다. 변수에는 성별, 연령, 신장 및 체중이 포함됩니다. 이 데이터 세트는 기본 SAS 코딩을 설명하기 위해 SAS 문서에서 자주 사용됩니다. ...
내가 기억하기로는, SASHELP.클래스 SAS 버전 6.03에 이미 존재했습니다. SAS 교육 강사로 있을 때 통계 과정에서 항상 이 데이터 세트를 사용했습니다.
데이터 세트는 오랜 역사를 가지고 있기 때문에 (적어도 나에게는) 졸업하기가 쉽지 않을 수 있습니다.
Re: Big Class.jmp를 졸업해야 하나요?나는 그것에 대해 불평하는 사람이 없었습니다. 그것은 우리가 고객에게 보낼 수 있고 고객이 문제 없이 우리에게 프로토타입 질문을 할 수 있다는 점에서 유용한 데이터 세트입니다. 또한 간단하고 접근하기 쉬우며 매우 유연합니다.
즉, 불편하면 사용하지 않아도 됩니다. 요즘 내가 사용하는 유일한 경우는 무언가의 역학을 보여주기 위해 무언가가 필요할 때입니다(정말 좋습니다). 나는 다른 SE가 열 이름을 변경하고 다른 컨텍스트에서 사용하기 위해 필요한 경우 다시 코딩한다는 것을 알고 있습니다. 합성이기 때문에 원하는 대로 데이터 세트를 수정하는 것이 좋습니다.
Big Class 대신 사용할 수 있다고 생각되는 대체 데이터 세트가 있는 경우 제품 관리에 접근해야 하며 프로세스를 시작하여 검토를 받는 데 도움을 줄 수 있습니다. 나는 Fisher의 Iris 데이터에 대해 충분히 강하게 느꼈습니다.
Fisher의 Iris 데이터는 그의 견해(당신이 언급한) 때문에 인기를 잃어가고 있습니다. 저는 협회가 불편해서 파머 펭귄 데이터를 Iris의 스탠드로 사용하고 있습니다. 그 과정에서 저는 Palmer Penguins가 아마도 여러 측면에서 우수한 데이터 세트라는 것을 알게 되었습니다. 대안을 원한다면 Big Class의 좋은 입장이 될 것입니다.JMP Public에 업로드했습니다. https://public.jmp.com/packages/xQKykD2bwdwNwh7GxqBpL
Re: Big Class.jmp를 졸업해야 하나요?안녕 @yusuke_ono ,
이것에 대해 얘기해줘서 고마워.
이 데이터 세트를 사용하는 것도 불편합니다. 사실 저는 학교 학생들의 키와 몸무게를 추적하는 것이 얼마나 소름끼치는지에 대해 보통 농담을 합니다.
어쨌든 과학 및 공학 사용자와 관련된 더 나은 데이터 세트를 찾을 수 있어야 한다고 생각합니다.
또한 데이터 세트가 위조된 데이터 세트일 때 정직해야 한다는 데 동의합니다. 시뮬레이션 데이터를 사용할 때 사람들에게 알리는 것을 강조합니다. 그들은 우리가 항상 실제 데이터를 사용할 수 없는 이유를 이해합니다. 우리는 항상 고객에게 정직해야 합니다.
다시 한 번 감사드립니다.
필
