جميع أدلة الخيارات والعقود المستقبلية
لماذا يفشل حد واحد عندما يختبر الباحثون أفكارا كثيرةقراءة 16 دقيقة

الاختبارات المتعددة ومعدل الاكتشاف الكاذب في التمويل

افهم المقارنات المتعددة وخطأ العائلة ومعدل الاكتشاف الكاذب وبونفيروني وهولم وبنياميني–هوخبرغ والاعتماد وقيم q وتنقيب العوامل واختيار الاختبار الرجعي وحوكمة البحث

أعدّه Mark · المصادر الأولية أدناه

الإجابة المباشرة

ينشأ الاختبار المتعدد عندما يجري البحث معا عن فرضيات أو استراتيجيات أو عوامل أو أصول أو آفاق أو مواصفات كثيرة. وحتى القيم الاحتمالية الصحيحة للاختبارات المفردة تنتج فائزين بالصدفة. يضبط معدل خطأ العائلة احتمال رفض واحد كاذب على الأقل، بينما يضبط معدل الاكتشاف الكاذب الحصة الكاذبة المتوقعة بين الرفضات في ظل افتراضات معلنة. عائلة البحث، لا الجدول النهائي وحده، هي التي تحدد المشكلة

تنتج الاختبارات الأكثر فائزين بالصدفة

إذا اختُبرت m من فرضيات العدم الحقيقية المستقلة عند المستوى α، فإن احتمال رفض واحد كاذب على الأقل هو 1−(1−α)^m

عند α=0.05 وm=20، يكون ذلك الاحتمال نحو 64%، رغم أن لكل اختبار فردي معدل رفض كاذب اسمي قدره 5%

يغير الاعتماد الحساب الدقيق، لكنه لا يبرر التظاهر بأن الفائز المبلغ عنه وحده هو الذي اختُبر

تحدد العائلة سؤال الخطأ

قد تشمل عائلة الاختبار كل العوامل والتحويلات والمجتمعات والتأخيرات والآفاق والمرشحات واختيارات النموذج وإعادات التشغيل التي نُظر فيها لادعاء بحثي واحد

يقلل تعريف العائلة بعد رؤية النتائج من حجم التعدد، ويسمح بفصل التجارب المرتبطة حتى يصبح التصحيح غير مؤذ

تتبع العائلة القابلة للدفاع عملية القرار وفرصة الاختيار، لا الصفوف التي نجت إلى ورقة أو لوحة معلومات فحسب

يضبط FWER وFDR خسارتين مختلفتين

معدل خطأ العائلة هو احتمال إجراء رفض كاذب واحد على الأقل داخل العائلة

معدل الاكتشاف الكاذب هو E[V/max(R,1)]، حيث V عدد الرفضات الكاذبة وR إجمالي عدد الرفضات

يكون FWER أشد عندما يكون أي ادعاء كاذب مكلفا؛ وغالبا ما يكون FDR أقوى عند فرز مرشحين كثيرين مع قبول حصة كاذبة مضبوطة

تحتاج الإجراءات إلى افتراضاتها

يختبر بونفيروني كل فرضية عند α/m ويضبط FWER من دون اشتراط الاستقلال، لكنه قد يكون محافظا

يضبط إجراء هولم التنازلي FWER أيضا، ولا يكون أقل قوة من قاعدة رفض بونفيروني الأساسية

يرتب بنياميني–هوخبرغ القيم الاحتمالية ويضبط FDR تحت الاستقلال وبعض الاعتماد الموجب؛ أما البنى الأخرى فتحتاج إلى طرق مبررة

القيم المعدلة ليست احتمالات حقيقة لاحقة

القيمة الاحتمالية المعدلة هي أصغر مستوى خطأ عائلي يمكن عنده رفض فرضية في ظل الإجراء المختار

تُفسر قيمة q عادة على أنها حد أدنى مقدر لـ FDR للدعوة إلى اعتبار النتيجة اكتشافا، مع خضوع ذلك للطريقة والافتراضات

لا تمثل أي من الكميتين تلقائيا احتمال أن تكون استراتيجية مختارة واحدة كاذبة؛ فهذا يتطلب نموذجا وعبارة تكييف مختلفين

يخفي التمويل عائلة تكيفية كبيرة

ينشئ تنقيب العوامل والقواعد الفنية وإشارات الخيارات والبيانات البديلة وقيود المحفظة وافتراضات التكاليف آلاف التجارب المترابطة

تُختار العوامل المنشورة من عمليات بحث ماضية، لذلك يتجاهل تقييم عامل جديد بإحصاء t منفرد قريب من اثنين ضغط الاكتشاف المتراكم

يجعل اشتراك الأصول والفترات الاختبارات معتمدة، بينما يعني تغير النظام أن تصحيح الاختيار لا يضمن الأداء الاقتصادي المستقبلي

يجب أن تحفظ الحوكمة سجل البحث

سجل كل فرضية ونسخة كود ومجتمع ونتيجة وتحويل وتأخير وتكلفة واختيار إيقاف بمعرف بحث ثابت

افصل بين الاكتشاف والتأكيد والمراقبة الحية؛ وجمّد قواعد التأكيد واستخدم بيانات لم تُمس فعلا أو تقييما مستقبليا

أبلغ عن الدليل الخام والمعدل وتعريف العائلة وافتراضات الاعتماد وحجوم الأثر والتكاليف والاستقرار والأفكار المرفوضة والتدهور الحي

أسئلة شائعة

ما مشكلة الاختبارات المتعددة؟

هي زيادة الاكتشافات الكاذبة الناتجة عن اختبار فرضيات كثيرة والاختيار بينها مع تقييم الفائزين كما لو كان كل اختبار منفردا

ما الفرق بين FWER وFDR؟

يضبط FWER احتمال رفض كاذب واحد على الأقل؛ ويضبط FDR النسبة الكاذبة المتوقعة من جميع الرفضات

كيف يعمل بنياميني–هوخبرغ؟

يرتب القيم الاحتمالية ويقارنها بحدود تعتمد على الرتبة، ثم يرفض حتى أكبر رتبة مستوفية في ظل افتراضاته المعلنة

هل يجعل ضبط FDR استراتيجية التداول موثوقة؟

لا. فهو يعالج خطأ الاختيار داخل عائلة اختبار محددة، لا تغير النظام أو التكاليف أو تسرب المعلومات أو مخاطر النموذج أو الربحية المستقبلية

المصادر والقراءة الإضافية

أدلة ذات صلة