Философия статистики

Философия статистики включает в себя значение , обоснование , полезность , использование и злоупотребление статистикой и ее методологией , а также этические и эпистемологические вопросы, связанные с рассмотрением выбора и интерпретации данных и методов статистики .

Интересующие темы

• Основы статистики включают в себя вопросы теоретической статистики , ее целей и методов оптимизации для достижения этих целей, параметрические предположения или их отсутствие, рассматриваемые в непараметрической статистике , выбор модели для основного распределения вероятностей и интерпретацию значения выводов, сделанных с использованием статистики, связанных с философия вероятности и философия науки . Обсуждение выбора целей и значения оптимизации в основах статистики является предметом философии статистики. Выбор моделей распределения и средств отбора является предметом философии статистики, тогда как математика оптимизации является предметом непараметрической статистики.
• Дэвид Кокс подчеркивает суть что любая интерпретация доказательств на самом деле является статистической моделью, хотя она известна благодаря работе Яна Хакинга. что многие не знают этой тонкости.
• Проблемы, связанные с размером выборки , такие как стоимость и эффективность, являются обычными, например, при опросах и фармацевтических исследованиях.
• Экстраматематические соображения при планировании экспериментов и решении этих проблем возникают в большинстве реальных экспериментов.
• мотивация и обоснование анализа данных и планирования эксперимента как части научного метода . Рассмотрены
• Различия между индукцией и логическим выводом, относящиеся к выводам на основе данных и свидетельств, возникают, например, когда частотные интерпретации сравниваются со степенями уверенности, полученными на основе байесовского вывода . Однако разница между индукцией и обычным рассуждением обычно не осознается.
• Лео Брейман раскрыл разнообразие мышления в своей статье «Две культуры», подчеркнув, что статистика позволяет сделать несколько видов выводов, среди которых моделирование и прогнозирование.
• Проблемы философии статистики возникают на протяжении всей истории статистики . Соображения причинности возникают при интерпретации и определении корреляции , а также в теории измерений .
• Объективность в статистике часто путают с правдой, тогда как ее лучше понимать как воспроизводимость, которую затем необходимо определить в конкретном случае. Теодор Портер считает, что это путь, по которому следует идти, когда доверие испаряется и заменяется критериями.
• Этика, связанная с эпистемологией и медицинскими приложениями, возникает из-за потенциального злоупотребления статистикой, например, выбора метода или преобразования данных для получения различных вероятностных выводов для одного и того же набора данных. Например, смысл применения статистического вывода к одному человеку, например, к одному больному раком, когда у этого пациента нет частотной интерпретации.
• Кампании по статистической грамотности должны решить проблему, заключающуюся в том, что наиболее интересные вопросы, касающиеся индивидуального риска, очень трудно определить или интерпретировать, даже с учетом имеющихся в настоящее время компьютерных мощностей.

Дальнейшее чтение

• Брейман, Лео (2001). «Статистическое моделирование: две культуры» . Статистическая наука . 16 (3): 199–231. дои : 10.1214/сс/1009213726 .
• Эфрон, Брэдли ; Моррис, Карл (1977). «Парадокс Штейна в статистике» (PDF) . Научный американец . Том. 236, нет. 5. С. 119–127.
• Эфрон, Брэдли (1979). «Компьютер и теория статистики: мышление о немыслимом». Обзор СИАМ . 21 (4): 460–480. дои : 10.1137/1021092 .
• Хорошо, Ирвинг Дж. (1988). «Взаимодействие между статистикой и философией науки» . Статистическая наука . 3 (4): 386–397. дои : 10.1214/ss/1177012754 . JSTOR   2245388 .
• Хакинг, Ян (2006). Возникновение вероятности (2-е изд.). Издательство Кембриджского университета. ISBN  0-521-68557-5 .
• Хакинг, Ян (1964). «Об основах статистики». Британский журнал философии науки . 15 (57): 1–26. дои : 10.1093/bjps/xv.57.1 . JSTOR   685624 .
• Хакинг, Ян (1990). Укрощение случая . Издательство Кембриджского университета. ISBN  0-521-38884-8 .
• Мэйо, Дебора (1996). Ошибка и рост экспериментального знания . Издательство Чикагского университета. ISBN  0-226-51198-7 .
• Портер, Теодор (1995). Доверяйте цифрам . Издательство Принстонского университета. ISBN  0-691-03776-0 .
• Сэвидж, Леонард Дж. (1972). Основы статистики (изд. 2003 г.). Дувр. ISBN  0-486-62349-1 .
• Вальверду, Хорди (2016). Байесовцы против частотников. Философские дебаты о статистических рассуждениях . Спрингер. ISBN  978-3-662-48638-2 .