Independência estatística no mundo real

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Eu li o seguinte artigo sobre independência estatística . Em resumo, o artigo argumenta que "é hora de a ciência aposentar a ficção da independência estatística" e continua explicando diferentes razões. Depois de ler o artigo, costumo concordar. Eu queria saber o seguinte:

O que pensam outros usuários com validação cruzada?
Existem recursos acadêmicos que todos vocês possam me apontar para confirmar ou rejeitar a noção estabelecida no artigo? Mais especificamente, se os conjuntos de dados da vida real exibem (ou não) independência estatística?

Obrigado!

modeling independence

— Kiran K.
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Penso que não somos tão ingênuos e mal informados quanto "a esmagadora prática comum" a que o autor se refere. Há muitas suposições falsas, homens de palha e afirmações totalmente incorretas nesse pedacinho.

— whuber

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Eu acho que o autor deste artigo nunca tentou moedas lançando antes ....

— RustyStatistician

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Sua queixa parece ser que, às vezes, as pessoas usam o modelo errado e aplicam inadequadamente a suposição de independência. Isso é certamente plausível ... mas a independência existe como um conceito, não para o serviço da ciência, mas porque surge matematicamente. É quase como o autor afirma que não há papel para a matemática que possa ser mal utilizado em aplicações científicas.

— Sycorax diz Restabelecer Monica

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Parece-me que o autor assume que a maioria dos cientistas não conhece ou entende como lidar com a correlação e assume quase que o uso de métodos para lidar com dados correlatos não existe (talvez fora das cadeias de Makov). Esse não é o caso. Existem muitos métodos estatísticos que respondem por dados correlacionados e a maioria dos estatísticos, epidemiologistas, ecologistas e outros cientistas sabem (ou deveriam) quando usar os métodos apropriados. Não creio que os cientistas precisem abandonar os métodos que assumem independência, pois são bastante úteis - se não fossem simulações e experimentos do mundo real que demonstraram sua utilidade, não seriam abundantes. Em vez disso, se houver,

São apenas meus dois centavos.

— Estatísticas
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Não subscrevo a visão do autor. Em particular, pela minha experiência, não é absolutamente verdade que "[...] a prática comum esmagadora é simplesmente assumir que os eventos amostrados são independentes". Pelo contrário, a questão da correlação é algo com o qual temos que lidar regularmente (durante meu trabalho no setor financeiro). E, principalmente importante, estamos claramente cientes disso!

Eu concordo totalmente, no entanto, com as declarações sobre a simplificação do mundo real. Para mim, as famosas palavras atribuídas a George Box são o guia principal aqui:

Todos os modelos estão errados; alguns modelos são úteis.

— Dr_Be
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Obrigado por nos lembrar daquelas famosas palavras de George Box, acho que é muito verdadeiro e relevante aqui.

— Kiran K.

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É claro que a noção de independência estatística, como tem sido popularmente pregada até agora, é praticamente um mito (a maioria). Acho que ninguém deveria discordar de que o universo e tudo dentro dele funcionam em conjunto com todo o resto.

De fato, no que diz respeito à independência estatística, ela é apenas nos conjuntos de dados ou algo do tipo, existe em termos muito específicos. Mas, em geral, a dependência é parte integrante do universo.

— Shiv_90
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Sim, mas muito disso é insignificante em termos de nossas ferramentas de medição.

— StatsStudent

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Exatamente. Talvez seja por isso que tratamos essas variáveis como independentes, uma vez que sua dependência é insignificante.

— Shiv_90