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65th Annual Meeting of the German Association for Medical Informatics, Biometry and Epidemiology (GMDS), Meeting of the Central European Network (CEN: German Region, Austro-Swiss Region and Polish Region) of the International Biometric Society (IBS)

06.09. - 09.09.2020, Berlin (online conference)

Ergodizität – Ein notwendiges Thema in der Statistik-Lehre?

Ergodicity – A relevant topic in modern statistics?

Meeting Abstract

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  • Hubert Merkel - HAWK Fakultät Ressourcenmanagement, Göttingen, Germany

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 65th Annual Meeting of the German Association for Medical Informatics, Biometry and Epidemiology (GMDS), Meeting of the Central European Network (CEN: German Region, Austro-Swiss Region and Polish Region) of the International Biometric Society (IBS). Berlin, 06.-09.09.2020. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2021. DocAbstr. 338

doi: 10.3205/20gmds313, urn:nbn:de:0183-20gmds3130

Published: February 26, 2021

© 2021 Merkel.
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Text

Im Jahr 2019 hat Marc Elsberg in seinem Roman Gier – eingekleidet in die „Bauernfabel” (farmers fable) – populär, aber auf statistischer Grundlage dargelegt, dass Kooperation in der ökonomie langfristig zielführender als Konkurrenz ist. Er lehnt sich dabei an die Arbeiten von Ole Peters an, der die Gültigkeit des Ergodizitätsprinzips in der ökonomie untersucht (Ergodicity Economics). Dessen Schlussfolgerungen sind weitreichend, einerseits bis in die Grundlegungen der ökonomie, andererseits bezüglich grundsätzlicher Hindernisse für die Reproduzierbarkeit von Versuchsergebnissen. Sowohl der Ausgangspunkt als auch einzelne Ergebnisse dieser Überlegungen haben einen eminent statistischen Charakter.

Der Begriff wurde in den 1870er Jahren von Ludwig Boltzmann in die statistische Mechanik eingeführt und 1931/32 von John von Neumann und George Birkhoff unabhängig voneinander ausgearbeitet.

Im Kern steht die Unterscheidung zwischen Zeitmittel (time average) und Scharmittel (phase average) und die Frage unter welchen Bedingungen sie gleichzusetzen sind. Erstaunlicherweise findet diese Unterscheidung und die Betrachtung der Konsequenzen des Unterschieds auch in tiefergehenden Statistiklehrbüchern i.d.R. keine Erwähnung.

Der Vortrag untersucht, bei welchen statistischen Fragestellungen dieses Phänomen zu Problemen führen kann, und welche Konsequenzen das für die elementare Statistik-Lehre haben muss.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.


Literatur

1.
Ashley, S. Core Concept: Ergodic theory plays a key role in multiple fields. PNAS. 2015 Feb 17;112(7):1914. DOI: 10.1073/pnas.1500429112 External link
2.
Elsberg M. Gier – Wie weit würdest Du gehen? München: Planvalet; 2019.
3.
Moore C. Ergodic theorem, ergodic theory, and statistical mechanics. PNAS. 2015 Feb 17;112(7):. DOI: 10.1073/pnas.1421798112 External link
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Peters O, Werner M. A recipe for irreproducible results. arXiv. 23 Jun 2017. arXiv:1706.07773
5.
Peters O, Adamou A. Ergodicity Economics. London Mathematical Laboratory. [accessed 2018 Jun 30]. Available from: https://ergodicityeconomics.com/lecture-notes/ External link