研究主張の正確さを評価するために、統計はどのようにコンピューターサイエンスに適用されていますか？
私の短い学術生活の中で、私たちの地域で発表された多くの論文は統計に関してそれほど厳密ではないことがあります。これは単なる仮定ではありません。教授が同じことを言うのを聞いたことがあります。 たとえば、CSの分野では、方法論Xが効果的であることが観察され、ANOVAとANCOVAによって証明されたと主張する論文が発表されていますが、必要な制約が観察されたと評価している他の研究者への言及はありません。「複雑な関数と名前」が表示されるとすぐにそれはやや感じますが、それは、研究者が信頼できる方法とアプローチを使用していることを示しています。 、たとえば、コミュニティが評価できるように、その特定の分布またはアプローチについて。 場合によっては、このような小さいサンプルサイズで仮説を正当化するための言い訳があります。 したがって、ここでの私の質問は、統計学についてもっと学びたいという志を持つCS分野の学生として提起されています。コンピュータ科学者はどのように統計学に取り組みますか？ この質問は、私がすでに説明したことを尋ねているように見えるかもしれませんが、それは私の意見です。私は間違っているかもしれないし、実践者のグループに焦点を当てているかもしれないが、CS研究者の他のグループは統計の厳密さに関してより良い実践に従う別のことをしているかもしれない。 具体的には、私が欲しいのは、「与えられた事実（論文の例、本、またはこれに関する別のディスカッション記事で結構です）のために、私たちの領域は統計に含まれているかどうかです。」です。@パトリックの答えはこれに近いです。