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GCRI · Labs

Statistik für das Forschungsdesign

Probability and statistics decide what a study can conclude: how large a sample must be, where signal ends and noise begins, how big and how precise an effect is. They are also a common source of failure, through underpowered designs, misread significance tests and analytic flexibility, which is why this lab treats statistical planning as part of the protocol.

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01Registrieren

Statistics for research design on the record.

MethodennachweisMINT-Methode
  1. MethodeWahrscheinlichkeit und Statistik
  3. Angewandt inLabore
  6. Kanonische SeiteMINT-Commons
02Antrag

What probability and statistics does here.

Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline. In research and evidence, methods and modelling and innovation, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected Systeme. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on die STEM Commons.

Sample size and power planning

The smallest effect worth detecting is set from prior evidence or practical relevance, and the sample is sized to detect it with stated power, or to estimate it with stated precision, before recruitment begins.

Meta-analysis with bias assessment

Effects from many studies are pooled with random-effects models, heterogeneity is examined, and funnel plots and selection models test whether small-study effects or publication bias distort the pooled estimate.

Multiverse and specification analysis

Every defensible combination of exclusions, covariates and outcome definitions is run and reported together, so readers see how far a conclusion depends on analytic choices.

03Methoden und Evidenz

How statistics for research design is modelled, measured and tested.

Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.

Modell, Gleichungen und Annahmen

The model structure used for statistics for research design, the assumptions it makes and how each is tested.

Risiko des Elements iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und Bewältigungskapazität
Erwarteter jährlicher SchadenEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pk
Gekoppelte Systemext+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
AnnahmeWarum es entstehtWie es geprüft wird
Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängigHält das Schadensintegral berechenbarMit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen
Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linearLässt Schocks sich über A ausbreitenÜber den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen
Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragenLokale Kurven sind selten verfügbarAnhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt
Eingaben
versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
Ergebnisse
Verteilungen, nie einzelne Zahlen
Code
mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
Reproduktion
gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Standardformulierungen für Risiko und Zustandsraum; die aufgeführten Annahmen sind für die Methode typisch und zur Prüfung benannt, keine Ergebnisse.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
04Daten

Was die Methode verwendet.

Datasets and records used by probability and statistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in dem Quellenregister.

DatenRolleKennzeichnung
Registered analysis plansFixing hypotheses and tests in advanceDEKLARIERT
Raw experiment and trial dataRe-analysis and diagnostic checksBEOBACHTET
Published effect sizesMeta-analytic poolingBERICHTET
Simulation studiesPower and error-rate planningMODELLIERT
05Verfahren

Wie der Prozess abläuft.

Process explorer · Process

Statistics for research design: Catastrophe model pipeline

10 steps5 Stufen

Verfahren

Statistics for research design: Catastrophe model pipeline

Katastrophenmodelle haben üblicherweise Gefahren-, Verwundbarkeits-, Expositions- und Finanzmodule und erzeugen Schadentabellen, den mittlere jährliche Schaden, Überschreitungskurven, PML und TVaR.

  1. 01 Gefahr

    1. 01EreigniskatalogDatensatz · ModellentwicklerDas Gefahrenmodul enthält einen großen Katalog simulierter Ereignisse, der ein breites Spektrum plausibler Szenarien abbildet.
    2. 03GefahrenmodulModell · ModellentwicklerFür jedes Ereignis liefert das Gefahrenmodul die lokale Intensität der Gefahr , die das Verwundbarkeitsmodul liest.

  2. 02 Exposition und Schaden

    1. 02ExpositionDataset · Ethics committeeDas Expositionsmodul enthält die Portfoliodaten, etwa standortspezifische Informationen.
    2. 04VerwundbarkeitsmodulModell · ModellentwicklerDas Verwundbarkeitsmodul quantifiziert den erwarteten Schaden an den exponierten Werten durch ein Ereignis.

  3. 03 Finanziell

    1. 05FinanzmodulModel · Ethics committeeDas Finanzmodul berechnet Schäden aus allen Ereignisszenarien. Ground-up-, Brutto- und Nettoschäden unterscheiden sich wie unten gezeigt.
    2. 06EreignisschadentabelleDataset · Ethics committeeEine Ereignisschadentabelle listet jedes Ereignis mit seiner jährlichen Eintrittswahrscheinlichkeit und seinem Schaden für das Portfolio auf.
    3. 07JahresschadentabelleDataset · Ethics committeeManche Modelle ziehen zudem simulierte Jahre aus Ereignisschäden. Dieser Überblick beschreibt ihr Format nicht.

  4. 04 Kennzahlen

    1. 08Überschreitungswahrscheinlichkeit curvesModel · Ethics committeeDie Eintrittskurve gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass der größte Schaden eines Jahres einen Betrag übersteigt. Die aggregierte Kurve tut dies für die Summe der Schäden.
    2. 09AAL, PML und TVaRModel · Ethics committeeDer durchschnittliche Jahresschaden summiert Ereigniswahrscheinlichkeit mal Schaden. Der PML ist ein Punkt auf der Eintrittskurve.

  5. 05 Nutzung der Ergebnisse

    1. 10Nutzung der ErgebnisseDecision · Ethics committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.

Überblick über einen externen Standard oder eine externe Methode aus öffentlichen Quellen. Er beschreibt, was das Rahmenwerk sagt, keinen Nachweis eines Durchlaufs. Er zeigt nicht, dass Nexus oder ein Partner einen Schritt durchführt, zertifiziert oder genehmigt. Ein Gate ist ein Schritt der Methode, niemals eine Genehmigung durch Nexus.

06Validierung

Wie Ergebnisse geprüft werden.

Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.

PrüfenWie es gemacht wird
Planned versus reported testsEvery reported test is matched to the plan; unplanned tests are labelled exploratory
Assumption diagnosticsResiduals, independence and distributional assumptions are checked and reported
Multiplicity controlCorrections or hierarchical testing are applied where many outcomes or subgroups are tested
Independent re-analysisA second analyst reproduces key estimates from the raw data

Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.

07Verbindungen

Themen, die sich auf diese Methode stützen.

08Treuhänderschaft

Wer die Methode pflegt.

Systemwissenschaft und Modellierung stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Probability and statistics

09Verbunden

Wohin diese Seite im Konsortium führt.

10Fragen

Fragen und Antworten.

What are the limits of probability and statistics in this field?
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Wo wird diese Methode sonst angewandt?
Das kanonische Methodenseite listet jede Plattform auf, die sie anwendet.
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