Чтение по философии статистики / статистических выводов

Быстро осмотрелся, и хотя есть некоторые вопросы по статистике, ни один не задает этот конкретный вопрос.

Я собираюсь вернуться в университет, чтобы получить степень магистра по статистической дисциплине (методы статистики в экологии).

Кого/что я могу прочитать, что поможет мне ответить на следующие вопросы:

  • Чем статистические выводы отличаются от других видов научных знаний?
  • Какие философские позиции лежат в основе обоснованной веры в результаты статистического анализа?
  • Существуют ли какие-либо философские различия между «слабым» статистическим выводом и «сильным» выводом?

Под слабым выводом я подразумеваю результат, который часто появляется в области экологии или социальных наук. Под сильным выводом я подразумеваю, что эксперимент на большом адронном коллайдере доказывает существование бозона Хиггса вне всяких разумных сомнений. Есть ли философская разница или это просто вопрос степени?

Я не ищу ответы на эти вопросы здесь, просто где я могу почитать по теме.

Это совершенно новая область для меня, поэтому, если мои вопросы не сформулированы должным образом для разумного ответа, дайте мне знать, и я отредактирую вопрос, насколько смогу.

Здесь могут быть уместны Мейясу и Аяш...
Хороший вопрос; Я не знаю ничего, что могло бы помочь, но я подозреваю, что это больше, чем разница в степени.
Считается, что все эмпирические знания исходят из гипотетико-дедуктивного вывода, а статистический вывод — это его количественная версия. Основными философскими интерпретациями являются частотность, пропенситивизм и байесианство .
Попробуйте погуглить «нечеткая логика в статистических рассуждениях» или «нечеткие логические степени истины», например, en.wikipedia.org/wiki/Degree_of_truth , или просто «нечеткая логика», например, en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic Вместо этого истинности/ложности статистика соответствует многозначной логике со значениями истинности от 0 до 1, что более или менее моделируется нечеткой логикой.

Ответы (3)

Одной из тем на стыке статистики и философии науки является причинно-следственная связь, в частности, как установить причинно-следственные связи на основе вероятности и статистики как экспериментально, так и с помощью наблюдений.

Исследователи в этой области включают Джудею Перл, Кларка Глимура, Ричарда Шейнса и Питера Спиртеса.

Вы можете найти эту статью о SEP по философии статистики полезной при решении некоторых вопросов; однако я думаю, что более широкие вопросы лежат за пределами этой области:

Оценка моделей затрагивает глубокие вопросы философии науки, потому что статистическая модель часто определяет, как концептуализируется исследуемая система, генерирующая данные (Kieseppa 2001). Таким образом, выбор модели напоминает выбор теории, концептуальной схемы или даже целой парадигмы и, таким образом, может показаться, что он выходит за формальные рамки изучения теоретической рациональности (см. Carnap 1950, Jeffrey 1980).

Замечание, приписываемое Карнапу/Джеффри, кажется, предполагает и, возможно, подтверждает, что разница между «слабым» и «сильным» выводом больше, чем вопрос степени; затронутые статьи упоминаются в библиографии и могут быть полезны для ознакомления.

Ян Хакинг — философ, который много писал о статистике. Совсем недавно Нэнси Картрайт (философ) написала очень интересный материал против рандомизированных контролируемых испытаний как золотого стандарта исследований.

Не могли бы вы добавить ссылку на документ о рандомизированных контролируемых испытаниях? Это интересно
Чтение по философии статистики / статистических выводов
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 1v