Статья
Test martingales, Bayes factors, and p-values
A nonnegative martingale with initial value equal to one mea- sures evidence against a probabilistic hypothesis. The inverse of its value at some stopping time can be interpreted as a Bayes factor. If we exaggerate the evidence by considering the largest value attained so far by such a martingale, the exaggeration will be limited, and there are systematic ways to eliminate it. The inverse of the exaggerated value at some stopping time can be interpreted as a p-value. We give a simple characterization of all increasing functions that eliminate the exaggeration.
Статья продолжает тему предыдущей публикации авторов в февральском номере Психологических исследований за текущий год (Vol. 9, No 45), в которой была проведена критика общераспространенной в настоящее время процедуры статистического оценивания нулевой гипотезы (Null Hypothesis Statistical Testing). Во второй части статьи мы аргументируем необходимость решения проблемы на уровне социальной организации науки и описываем некоторые позитивные тенденции этого уровня в современном научном сообществе. Это (1) возможность и желательность публикации всех результатов, независимо от того, оказались ли они статистически значимы или нет; (2) возможность и желательность предварительной регистрации планируемого исследования; (3) представление результатов в удобной для метаанализа форме; (4) акцент на выводы, подтвержденные метаанализом, а не единичными экспериментами.
Statistical testing can be framed as a repetitive game between two players, Forecaster and Sceptic. On each round, Forecaster sets prices for various gambles, and Sceptic chooses which gambles to make. If Sceptic multiplies by a large factor the capital he puts at risk, he has evidence against Forecaster’s ability. His capital at the end of each round is a measure of his evidence against Forecaster so far. This can go up and then back down. If you report the maximum so far instead of the current value, you are exaggerating the evidence against Forecaster. In this article, we show how to remove the exaggeration. Removing it means systematically reducing the maximum in such a way that a rival to Sceptic can always play so as to obtain current evidence as good as Sceptic’s reduced maximum. We characterize the functions that can achieve such reductions. Because these functions may impose only modest reductions, we think of our result as a method of insuring against loss of evidence. In the context of an actual market, it is a method of insuring against the loss of what an investor has gained so far.
Эта публикация представляет собой сборник отдельных статей "Третьей Международной конференции по динамике информационных систем», которая состоялась в университете Флориды, 16-18 февраля 2011 года. Цель данной конференции заключалась в том, чтобы собрать вместе ученых и инженеров из промышленности, правительства и научных кругов, чтобы они смогли обменяться новыми открытиями и результатами в вопросах, имеющих отношение к теории и практике динамики информационных систем. Динамика информационных систем: математическое открытие представляет собой современное исследование и предназначается студентам – аспирантам и исследователям, которые интересуются самыми последними открытиями в информационной теории и динамичных системах. Ученые других дисциплин могут также получить пользу от применения новых разработок в своих областях исследований.
In 1994 and 1998 F. Delbaen and W. Schachermayer published two breakthrough papers in which they proved continuous-time versions of the Fundamental Theorem of Asset Pricing. This is one of the most remarkable achievements in modern Mathematical Finance which led to intensive investigations in many applications of the arbitrage theory on a mathematically rigorous basis of stochastic calculus.
This book provides the reader with a detailed understanding of all necessary attributes in stochastic calculus that are required for applications of the theory of stochastic integration in Mathematical Finance, in particular, in the arbitrage theory. The exposition follows the traditions of the Strasbourg school.
Сборник составлен по результатам исследований молодых ученых, аспирантов и студентов МЭСИ, а также ряда вузов Москвы, Йошкар-Олы, Магнитогорска, Махачкалы, Пензы, Саранска, Саратова, Улан-Удэ. Рассмотренные на конференции (июнь 2011 г.) результаты исследований посвящены вопросам статистической методологии, применению математико-статистических и эконометрических методов в различных отраслях экономики и социальной сфере. Обобщается зарубежный опыт статистического анализа ряда проблем экономической и социальной жизни. Сравнивается эффективность различных методов, формулируются рекомендации по их выбору в зависимости от специфики решаемой задачи.
В основе настоящего учебного пособия лежит специальный курс по выбору студента, прочитанный автором на механико - математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова в 2010-2012 учебных годах. Пособие знакомит читателя с методом параметрикса и его дискретным аналогом, развитым в самое последнее время автором пособия и его коллегами-соавторами. Оно объединяет воедино материал, который ранее содержался только в ряде журнальных статей. Не стремясь к максимальной общности изложения, автор ставил целью продемонстрировать возможности метода при доказательстве локальных предельных теорем о сходимости марковских цепей к диффузионному процессу и при получении двусторонних оценок типа Аронсона для некоторых вырожденных диффузий.
Статьи данного сборника написаны на основе докладов, сделанных в 2011 г. на социологическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова на заседании XIV Междисциплинарного ежегодного научного семинара "Математическое моделирование социальных процессов" им. Героя Социалистического труда академика А.А. Самарского.
Издание предназначено для научных сотрудников, преподавателей, учащихся вузов и научных учреждений РАН, интересующихся проблемами, разработкой и внедрением методологии математического моделирования социальных процессов.