Про неопределенность (2/4). Эпистемическая неопределенность.

Начнем с доверительных интервалов. Мы помним, что статистика — это инструмент индуктивного вывода: имея на руках выборку, мы пытаемся что-то сказать о параметре в генеральной совокупности, которая нам недоступна целиком. Соответственно, с процессом статистического вывода и формирования представлений о параметре сопряжена некоторая неопределенность.

Пример: представим, что нас интересует среднее (наш эстиманд) в генеральной совокупности; вся ГС нам недоступна, поэтому мы набираем выборку, считаем среднее арифметическое (наш эстиматор) и ДИ к нему. Огрубляя, ширину ДИ можно рассматривать как погрешность сложного многосоставного
процесса измерения средней в ГС.

Интуитивно понятно, что чем шире ДИ, тем больше неопределенность нашего вывода (= выше погрешность). Тем не менее, если мы будем увеличивать объем выборки, интервалы будут сужаться, стремясь схлопнуться в точку. То есть, набирая больше данных, мы снижаем неопределенность. Таким образом, в этом примере речь идет о неопределенности, которая связана с нашим недостатком знаний об изучаемом параметре, и эта неопределенность уменьшается при увеличении выборки (= получении дополнительной информации), поэтому такая неопределенность называется эпистемической (ну или неопределенностью, связанной со статвыводом).

Доверительные интервалы (и их ширина), а также стандартная ошибка (SE) описывают как раз эпистемическую неопределенность (заметим, что в большинстве случаев ширина ДИ — это SE, умноженная на некоторую константу).