Filozofie statistiky - Philosophy of statistics
 | Tento článek obsahuje seznam obecných Reference, ale zůstává z velké části neověřený, protože postrádá dostatečné odpovídající vložené citace. (Listopad 2010) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) |
The filozofie statistiky zahrnuje význam, odůvodnění, nástroj, používání a zneužívání statistika a jeho metodologie, a etický a epistemologický problémy spojené s úvahami o volbě a interpretaci údajů a metod statistika.[1]
Témata zájmu
- Základy statistiky zahrnuje problémy v teoretická statistika, jeho cíle a optimalizace metody k dosažení těchto cílů, parametrické předpoklady nebo jejich nedostatek uvažované v neparametrické statistiky, výběr modelu pro podkladové rozdělení pravděpodobnosti a výklad významu závěrů vyvozených pomocí statistik souvisejících s filozofie pravděpodobnosti a filozofie vědy. Diskuse o výběru cílů a smyslu optimalizace v základech statistiky jsou předmětem filozofie statistiky. Výběr distribučních modelů a prostředků výběru je předmětem filozofie statistiky, zatímco matematika optimalizace je předmětem neparametrické statistiky.
- David Cox dělá to[Citace je zapotřebí ] že jakýkoli druh interpretace důkazů je ve skutečnosti statistický model, i když je známý z práce Iana Hackinga[Citace je zapotřebí ] že mnozí o této jemnosti nevědí.
- Problémy se týkají velikost vzorku, jako jsou náklady a efektivita, jsou běžné, například při průzkumech veřejného mínění a farmaceutickém výzkumu.
- Mimo matematické úvahy při navrhování experimentů a přizpůsobení se těmto problémům vznikají ve většině skutečných experimentů.[je třeba další vysvětlení ]
- Motivace a ospravedlnění analýza dat a experimentální design jako součást vědecká metoda jsou považovány.
- Rozdíly mezi indukce a logický dedukce relevantní pro závěry z data a důkaz vznikají, jako když častý interpretace jsou srovnávány s stupně jistoty odvozený od Bayesovský závěr. Rozdíl mezi indukcí a běžným uvažováním však není obecně oceňován.[2]
- Leo Breiman ve svém článku nazvaném „Dvě kultury“ odhalil rozmanitost myšlení, přičemž poukázal na to, že statistika má mezi sebou několik druhů závěrů, modelování a predikce.[3]
- Problémy ve filozofii statistiky se objevují v celé EU historie statistik. Kauzalita při výkladech a definicích korelace a v teorie měření.
- Objektivita ve statistice je často zaměňována s pravdou, zatímco je lépe chápána jako replikovatelnost, kterou je pak třeba v konkrétním případě definovat. Theodore Porter rozvíjí to jako cestu, po níž se vyprchá důvěra a nahradí ji kritérii.[4]
- Etika spojený s epistemologie a lékařský aplikace vyplývají z možného zneužití statistik, jako je výběr metody nebo transformace dat k dosažení různých závěrů pravděpodobnosti pro stejný soubor dat. Například význam aplikací a statistická inference jediné osobě, například jednomu jedinému pacientovi s rakovinou, pokud pro něj neexistuje žádná frekventovaná interpretace.
- Kampaně pro statistická gramotnost musí zápasit s problémem, že nejzajímavější otázky týkající se individuálního rizika je velmi obtížné určit nebo interpretovat, a to ani při současném výkonu počítače.
Poznámky
- ^ Romijn, Jan-Willem (2014). "Filozofie statistiky". Stanfordská encyklopedie filozofie.
- ^ Hackování 2006.
- ^ Breiman 2001.
- ^ Porter 1995.
Další čtení
- Breiman, Leo (2001). „Statistické modelování: dvě kultury“. Statistická věda. 16 (3): 199–231. doi:10.1214 / ss / 1009213726.CS1 maint: ref = harv (odkaz)
- Efron, Bradley; Morris, Carl (1977). „Steinův paradox ve statistice“ (PDF). Scientific American. Sv. 236 č. 5. str. 119–127.
- Efron, Bradley (1979). „Počítač a teorie statistiky: Myslíme si nemyslitelné“. Recenze SIAM. 21 (4): 460–480. doi:10.1137/1021092.
- Dobře, Irving J. (1988). „Rozhraní mezi statistikou a filozofií vědy“. Statistická věda. 3 (4): 386–397. doi:10.1214 / ss / 1177012754. JSTOR 2245388.
- Hackování, Iane (2006). Vznik pravděpodobnosti (2. vyd.). Cambridge University Press. ISBN 0-521-68557-5.CS1 maint: ref = harv (odkaz)
- Hacking, Ian (1964). "Na základech statistiky". British Journal for the Philosophy of Science. 15 (57): 1–26. doi:10.1093 / bjps / xv.57.1. JSTOR 685624.
- Hacking, Ian (1990). Zkrocení šance. Cambridge University Press. ISBN 0-521-38884-8.
- Mayo, Deborah (1996). Chyba a růst experimentálních znalostí. University of Chicago Press. ISBN 0-226-51198-7.
- Porter, Theodore (1995). Důvěřujte v čísla. Princeton University Press. ISBN 0-691-03776-0.CS1 maint: ref = harv (odkaz)
- Savage, Leonard J. (1972). Základy statistiky (Ed. 2003). Doveru. ISBN 0-486-62349-1.
- Vallverdu, Jordi (2016). Bayesians versus Frequentists. Filozofická debata o statistickém uvažování. Springer. ISBN 978-3-662-48638-2.