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.
GCRI · Labs
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.
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 systèmes. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on les STEM Commons.
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.
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.
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.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
The model structure used for statistics for research design, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire faceEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Hypothèse | Pourquoi il est réalisé | Comment il est testé |
|---|---|---|
| Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événement | Garde l'intégrale des pertes calculable | Comparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints |
| Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnement | Laisse les chocs se propager à travers A | Perturber au-delà de la plage linéaire et comparer |
| Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autre | Les courbes locales sont rarement disponibles | Valider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent |
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 le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Registered analysis plans | Fixing hypotheses and tests in advance | DÉCLARÉ |
| Raw experiment and trial data | Re-analysis and diagnostic checks | OBSERVÉ |
| Published effect sizes | Meta-analytic pooling | DÉCLARÉ |
| Simulation studies | Power and error-rate planning | MODÉLISÉ |
Process explorer · Process
10 steps·5 étapes
Processus
Les modèles de catastrophe comportent généralement des modules d'aléa, de vulnérabilité, d'exposition et financier, et produisent des tables de pertes, la perte annuelle moyenne, des courbes de dépassement, la PML et la TVaR.
Présentation d'une norme ou d'une méthode externe, d'après ses sources publiques. Elle décrit ce que dit le cadre, et non le compte rendu d'une exécution. Elle ne montre pas que Nexus ou un partenaire exécute, certifie ou approuve une étape. Une porte est une étape de la méthode, jamais une approbation de Nexus.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Planned versus reported tests | Every reported test is matched to the plan; unplanned tests are labelled exploratory |
| Assumption diagnostics | Residuals, independence and distributional assumptions are checked and reported |
| Multiplicity control | Corrections or hierarchical testing are applied where many outcomes or subgroups are tested |
| Independent re-analysis | A 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.
Science des systèmes et modélisation stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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