Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Nonstandard Errors

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14560%2F24%3A00135946" target="_blank" >RIV/00216224:14560/24:00135946 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/jofi.13337" target="_blank" >https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/jofi.13337</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/jofi.13337" target="_blank" >10.1111/jofi.13337</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Nonstandard Errors

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty-nonstandard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for more reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.

  • Název v anglickém jazyce

    Nonstandard Errors

  • Popis výsledku anglicky

    In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty-nonstandard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for more reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50200 - Economics and Business

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    JOURNAL OF FINANCE

  • ISSN

    0022-1082

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    79

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    52

  • Strana od-do

    2339-2390

  • Kód UT WoS článku

    001205268300001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85190503164