Философия статистики

Исследование значения, обоснования, полезности, использования и злоупотребления статистикой и ее методологией.

Философия статистики - это изучение математических, концептуальных и философских основ, а также анализ статистики и статистические выводы. Например, Деннис Линдли выступает за более общий анализ статистики как исследование неопределенности . ^[1] Предмет 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 . ^[2]

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, связанной 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.
• Актуальность и способность статистики делать индуктивные выводы и решать (в некотором отношении) проблему индукции , впервые формально поднятую Дэвидом Юмом в «Трактате о человеческой природе» . ^[2]
• 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. ^{[ нужны дальнейшие объяснения ]}
• Рассмотрены мотивация и обоснование анализа данных и планирования эксперимента как части научного метода .
• Различия между индукцией и логическим выводом , относящиеся к выводам на основе данных и свидетельств, возникают, например, когда частотные интерпретации сравниваются со степенями достоверности, полученными на основе байесовского вывода . Однако разница между индукцией и обычным рассуждением обычно не осознается. ^[3]
• Лео Брейман раскрыл разнообразие мышления в своей статье «Две культуры», подчеркнув, что статистика позволяет сделать несколько видов выводов, среди которых моделирование и прогнозирование. ^[4]
• 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 истиной, 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. ^[5]
• 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 при наличии имеющихся в настоящее время компьютерных мощностей.

Примечания

1. Линдли, Деннис (сентябрь 2000 г.). «Философия статистики». Королевское статистическое общество . 49 (3): 293–337. дои : 10.1111/1467-9884.00238 . Проверено 21 июня 2024 г.
2. Ромейн, Ян-Виллем (2014). «Философия статистики». Стэнфордская энциклопедия философии.
3. Взлом 2006.
4. Брейман 2001.
5. Портер 1995.

дальнейшее чтение

• Брейман, Лео (2001). «Статистическое моделирование: две культуры». Статистическая наука . 16 (3): 199–231. дои : 10.1214/ss/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.