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 системы. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on 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.
Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.
The model structure used for statistics for research design, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагированияEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Допущение | Зачем это создаётся | Как это проверяется |
|---|---|---|
| В пределах события опасность и подверженность независимы | Делает интеграл убытков вычислимым | Сравнить с подгонкой копулы по совместным записям |
| Вблизи рабочей точки связи линейны | Позволяет потрясениям распространяться через A | Выйдите за пределы линейного диапазона и сравните |
| Кривые уязвимости переносятся между местами | Местные кривые редко доступны | Проверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть |
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 реестре источников.
| Данные | Роль | Метка |
|---|---|---|
| Registered analysis plans | Fixing hypotheses and tests in advance | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
| Raw experiment and trial data | Re-analysis and diagnostic checks | НАБЛЮДАЕМО |
| Published effect sizes | Meta-analytic pooling | СООБЩЕНО |
| Simulation studies | Power and error-rate planning | СМОДЕЛИРОВАНО |
Process explorer · Process
10 steps·5 этапов
Процесс
Модели катастроф обычно включают модули опасности, уязвимости, подверженности и финансовый модуль и выдают таблицы убытков, средние годовые потери, кривые превышения, PML и TVaR.
Описание внешнего стандарта или метода по его публичным источникам. Оно описывает, что говорит рамочная основа, а не запись о каком-либо прогоне. Оно не показывает, что Nexus или какой-либо партнёр выполняет, сертифицирует или утверждает какой-либо шаг. Этап является шагом метода и никогда не является утверждением Nexus.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| Проверка | Как это делается |
|---|---|
| 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.
Системная наука и моделирование stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Отчёты 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.
Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.
Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.
Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.