Lektüre für die Philosophie der Statistik / statistische Inferenz

Ich habe mich kurz umgesehen und obwohl es einige Fragen zu Statistiken gibt, gibt es keine, die diese spezielle Frage stellt.

Ich bin kurz davor, an die Universität zurückzukehren, um einen Master in einer statistischen Disziplin (Statistikmethoden in der Ökologie) zu studieren.

Wer/was kann ich lesen, das mir hilft, die folgenden Fragen zu beantworten:

  • Wie unterscheidet sich statistische Inferenz von anderen Arten wissenschaftlicher Erkenntnis?
  • Welche philosophischen Positionen untermauern einen berechtigten Glauben an die Ergebnisse statistischer Analysen?
  • Gibt es philosophische Unterschiede zwischen „schwacher“ statistischer Inferenz und „starker“ Inferenz?

Mit schwacher Inferenz meine ich die Art von Ergebnissen, die häufig im Bereich der Ökologie oder der Sozialwissenschaften auftreten. Mit starker Schlussfolgerung meine ich, dass das Experiment mit dem großen Hadron-Collider die Existenz des Higgs-Bosons zweifelsfrei beweist. Gibt es einen philosophischen Unterschied oder ist es nur eine Frage des Grades?

Ich suche die Antworten auf diese Fragen nicht hier, sondern nur dort, wo ich etwas zu dem Thema lesen kann.

Es ist ein brandneuer Bereich für mich. Wenn meine Fragen für eine vernünftige Antwort nicht gut formuliert sind, lassen Sie es mich bitte wissen, und ich werde die Frage so gut wie möglich bearbeiten.

Meillassoux und Ayache könnten hier relevant sein ...
Gute Frage; Ich weiß nichts, was helfen könnte, aber ich würde vermuten, dass es mehr als ein Gradunterschied ist.
Es wird angenommen, dass alles empirische Wissen aus hypothetisch-deduktiver Inferenz stammt, statistische Inferenz ist eine quantifizierte Version davon. Die wichtigsten philosophischen Interpretationen sind Frequentismus, Propensivismus und Bayesianismus en.wikipedia.org/wiki/Probability_interpretations Zu schwachen vs. starken Tests siehe Mayos Severe Tests and Methodological Underdetermination phil.vt.edu/dmayo/personal_website/EGEK_6.pdf
Googeln Sie stattdessen „ Fuzzy -Logik im statistischen Denken“ oder „Fuzzy-Logik-Wahrheitsgrad“, z. B. en.wikipedia.org/wiki/Degree_of_truth , oder einfach nur „Fuzzy-Logik“, z von wahr/falsch entspricht die Statistik mehrwertiger Logik mit Wahrheitswerten zwischen 0 und 1, was mehr oder weniger der Fuzzy-Logik entspricht.

Antworten (3)

Ein Thema an der Schnittstelle von Statistik und Wissenschaftsphilosophie ist die Kausalität und insbesondere die Frage, wie kausale Behauptungen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeit und Statistik sowohl experimentell als auch durch Beobachtung aufgestellt werden können.

Zu den Forschern auf diesem Gebiet gehören Judea Pearl, Clark Glymour, Richard Scheines und Peter Spirtes.

Vielleicht finden Sie diesen Artikel auf dem SEP über die Philosophie der Statistik nützlich, um einige der Fragen zu beantworten; Ich denke jedoch, dass die umfassenderen Fragen außerhalb dieses Bereichs liegen:

Die Evaluation von Modellen berührt tiefgreifende Fragen der Wissenschaftsphilosophie, denn das statistische Modell bestimmt oft, wie das untersuchte datenerzeugende System konzeptualisiert und angegangen wird (Kieseppa 2001). Die Modellwahl ähnelt somit der Wahl einer Theorie, eines konzeptuellen Schemas oder sogar eines ganzen Paradigmas und scheint damit den formalen Rahmen für die Untersuchung theoretischer Rationalität zu überschreiten (vgl. Carnap 1950, Jeffrey 1980).

Die Bemerkung, die Carnap/Jeffrey zugeschrieben wird, scheint anzudeuten und vielleicht zu bestätigen, dass der Unterschied zwischen „schwacher“ und „starker“ Schlussfolgerung mehr als eine Frage des Grades ist; die berührten Artikel werden im Literaturverzeichnis erwähnt und können nützlich sein, um sie sich anzusehen.

Ian Hacking ist ein Philosoph, der viel über Statistiken geschrieben hat. In jüngerer Zeit hat Nancy Cartwright (eine Philosophin) einige sehr interessante Dinge gegen randomisierte kontrollierte Studien als Goldstandard für die Forschung geschrieben.

Können Sie bitte eine Referenz für das Papier zu randomisierten kontrollierten Studien hinzufügen? Das ist interessant
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