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GCRI · Labs

Statistiques pour la conception de la recherche

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.

01Registre

Statistics for research design on the record.

Fiche de la méthodeMéthode STIM
  1. MéthodeProbabilités et statistiques
  2. Appliqué dansLaboratoires
  3. Données4 entrées
  4. Page canoniqueCommons STIM
02Candidature

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 systèmes. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on les 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.

03Méthodes et preuves

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

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.

Modèle, équations et hypothèses

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

Risque de l'élément iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire face
Perte annuelle attendueEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pk
Systèmes couplésxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
HypothèsePourquoi il est réaliséComment il est testé
Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événementGarde l'intégrale des pertes calculableComparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints
Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnementLaisse les chocs se propager à travers APerturber au-delà de la plage linéaire et comparer
Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autreLes courbes locales sont rarement disponiblesValider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent
Entrées
jeux de données versionnés avec provenance
Productions
des distributions, jamais des nombres isolés
Code
publié avec la fiche de modèle et les tests
Reproduction
mêmes données, code, environnement et graine
Formulations standard du risque et de l'espace d'états ; les hypothèses énumérées sont typiques de la méthode, énoncées pour examen, et non des résultats.
Principes directeurs FAIR · GO FAIR et FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientations sur le traitement cohérent des incertitudes · GIECCEOS Analysis Ready Data · Comité sur les satellites d'observation de la Terre
04Données

Ce que consomme la méthode.

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.

DonnéesRôleÉtiquette
Registered analysis plansFixing hypotheses and tests in advanceDÉCLARÉ
Raw experiment and trial dataRe-analysis and diagnostic checksOBSERVÉ
Published effect sizesMeta-analytic poolingDÉCLARÉ
Simulation studiesPower and error-rate planningMODÉLISÉ
05Processus

Comment le processus se déroule.

Process explorer · Process

Statistics for research design: Catastrophe model pipeline

10 steps5 étapes

Processus

Statistics for research design: Catastrophe model pipeline

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.

  1. 01 Aléa

    1. 01Catalogue d'événementsJeu de données · Développeur du modèleLe module d'aléa contient un vaste catalogue d'événements simulés qui représente un large éventail de scénarios plausibles.
    2. 03Module d'aléaModèle · Développeur du modèlePour chaque événement, le module d'aléa fournit l' intensité de l'aléa locale que lit le module de vulnérabilité.
  2. 02 Exposition et dommages

    1. 02ExpositionDataset · Ethics committeeLe module d'exposition contient les données du portefeuille, telles que les informations propres à chaque emplacement.
    2. 04Module de vulnérabilitéModèle · Développeur du modèleLe module de vulnérabilité quantifie les dommages attendus sur les éléments exposés lors d'un événement.
  3. 03 Financier

    1. 05Module financierModel · Ethics committeeLe module financier calcule les pertes de tous les scénarios d'événements. Les pertes économiques totales, brutes et nettes diffèrent comme indiqué ci-dessous.
    2. 06Table des pertes par événementDataset · Ethics committeeUne table des pertes par événement liste chaque événement avec sa probabilité de survenue annuelle et sa perte pour le portefeuille.
    3. 07Table des pertes annuellesDataset · Ethics committeeCertains modèles échantillonnent aussi des années simulées à partir des pertes par événement. Cette présentation n'en décrit pas le format.
  4. 04 Indicateurs

    1. 08Probabilité de dépassement curvesModel · Ethics committeeLa courbe d'occurrence donne la probabilité que la perte la plus importante d'une année dépasse un montant. La courbe agrégée fait de même pour la somme des pertes.
    2. 09AAL, PML et TVaRModel · Ethics committeeLa perte annuelle moyenne additionne, pour chaque événement, la probabilité multipliée par la perte. La PML est un point de la courbe d'occurrence.
  5. 05 Utilisation des résultats

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

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.

06Validation

Comment les résultats sont vérifiés.

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

VérifierComment c'est fait
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.

08Intendance

Qui tient à jour la méthode.

Science des systèmes et modélisation stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10Questions

Questions et réponses.

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.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Les valeurs de cette page sont-elles réelles ?
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.
Où d'autre cette méthode est-elle appliquée ?
Le page canonique de la méthode liste toutes les plateformes qui l'appliquent.
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