我想知道是否有一个统计模型“备忘单”列出了任何或更多信息：
- 何时使用模型
- 什么时候不使用模型
- 必需和可选输入
- 预期产出
- 该模型是否已在不同领域（政策，生物，工程，制造等）进行过测试？
- 在实践或研究中被接受吗？
- 预期变化/准确性/精度
- 注意事项
- 可扩展性
- 不推荐使用的模型，避免或不使用
- 等..
我以前在各种网站上都看到过层次结构，在各种教科书中也看到了一些简单的模型备忘单。但是，如果有一个更大的模型可以包含基于不同类型的分析和理论的各种类型的模型，那就太好了。
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+1，但是，我对这种事情很困惑。通常，它们似乎存在，以至于某人对所涉及的分析了解不多，但仍然可以滚动浏览列表，找到符合其条件的名称，然后执行整个过程。简而言之，我担心它们会导致“烹饪书”数据。另外，我怀疑它们会强化这样的观念，即这些是不具有基础连续性的独特测试，并且测试（p值）至关重要。IE，它们有助于巩固关于统计的误解和概念偏见。尽管如此，它们的确具有一定的价值……
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gung-恢复莫妮卡
我不是对此表示反对，但我想强调@gung的警告。任何此类列表都将完全具有误导性，除非每种技术中有几个部分的长度长于多页（注意事项，何时使用，何时不使用等），而且我可以预测，建议的多个部分将不可避免地产生误导性（预期变化/准确性/精度，是否已在不同领域进行“测试”等）。这个整体清单将是科学的倒退。列出不推荐使用的技术（列出替代品）可能很有用，但是……
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Wayne
