ダミーのフィッシャー?


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短いバージョン: 統計の背景がほとんどまたはまったくない人を対象とした統計に関するロナルドフィッシャーの著作(論文や本)の紹介はありますか? 私は、非統計学者向けの「注釈付きフィッシャーリーダー」のようなものを考えています。

私はこの質問の動機を以下に詳しく述べますが、それは長い間(私はそれをより簡潔に説明する方法がわかりません)であり、さらに、それはほぼ確実に物議を醸し、恐らく不快で、おそらく苛立たしいことさえあります。あなたがない限り、この記事の残りの部分をスキップしてください本当に(上に示したように)質問があまりにも簡潔でさらに明確化せずに回答すると思います。


多くの人が難しいと考える多くの分野の基本(たとえば、線形代数、抽象代数、実数および複雑な分析、一般トポロジー、測度理論など)を独学で習得しましたが、統計を教えるためのすべての努力は失敗しました。

この理由は、統計的に技術的に困難である(または、自分の道を見つけることができた他の領域よりもはるかに困難である)と思うのではなく、統計が非常に奇妙ではないにしても、他のどの統計よりもずっと異質であることに気づくからです。私が独学した他の分野。

ゆっくりと私は、この奇妙さのルーツはほとんど歴史的であり、この分野を実践者のコミュニティからではなく、本から学んでいる誰かとして疑っていました(統計学で正式に訓練されていた場合のように) )、統計の歴史についてもっと学ぶまで、私はこの疎外感を乗り越えることはありませんでした。

だから私は統計の歴史についての本を何冊か読んだことがあり、これを行うことは実際、私がフィールドの奇妙さとして何を感じているかを説明するのにずさんなやり方をしました。しかし、私はまだこの方向に進むいくつかの方法を持っています。

統計学の歴史の中で私が読んだことから学んだことの1つは、統計学において奇妙であると私が認識しているものの多くの源は一人の男、ロナルドフィッシャーであるということです。

実際、次の引用1(最近発見したもの)は、いくつかの歴史を掘り下げることによってのみ、この分野を理解し始めようとしていたこと、およびフィッシャーを私のように理解することの両方に非常に調和しています基準点:

ほとんどの統計的概念と理論は、その歴史的起源とは別に説明できます。これは、「基準確率」の場合、不必要な神秘化なしでは実現不可能です。

確かに、私がここでの私の直感は、(もちろん)主観的ではありますが、完全に根拠がないわけではないと思います。フィッシャーは統計で最も独創的なアイデアのいくつかを提供しただけでなく、以前の研究を無視したこと、および直感に頼ったことで悪名を馳せていました(他の誰も理解できない証拠を提供するか、またはそれらを完全に省略しています)。さらに、彼は20世紀前半の他の多くの重要な統計学者たちとの生涯にわたる確執を持っていました。

これらすべてからの私の結論は、そうです、現代統計へのフィッシャーの貢献は確かに広範囲に及んでいましたが、それらのすべてが肯定的であったわけではありません。

また、統計との疎外感の底に入るには、フィッシャーの作品の少なくとも一部を元の形式で読む必要があると結論付けました。

しかし、私はフィッシャーの執筆が不浸透性という評判に忠実であることを発見しました。私はこの文献へのガイドを見つけようとしましたが、残念なことに、私が見つけたものはすべて統計の訓練を受けた人々を対象としているので、それが解明しようとしていることと同じくらい理解するのは難しいです。

したがって、この投稿の冒頭の質問。


1 Stone、Mervyn(1983)、「基準確率」、統計科学百科事典 3 81-86。ワイリー、ニューヨーク。


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フィデューシャル統計に関して、フィッシャーの議論のそれらの特徴付けのいくつかは正しいかもしれないと思います、そして彼の他の仕事のいくつかにほとんど同じように適用します、しかしそれは確かに彼のすべての統計的仕事に当てはまるわけではありません。とカイ2乗に関する彼の幾何学的な議論のいくつかは、明快さと洞察のパラゴンでした。t
Glen_b-モニカを2013

@Glen_b:私はあなたの言葉を信じますが、少なくともtに関して、K。ピアソンはフィッシャーの証明に従うことができなかったため、フィッシャーのtに関する最初の論文を拒否し、ゴセットとの通信で非常に明確に述べました。ゴセット自身もフィッシャーの証明に従うことができなかった。
kjo

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はい、そうです。それでも、20年代のフィッシャーのいくつかの論文を自分で読んだ後は、彼の新しい論文が以前の論文よりも明確であった(おそらくそうである)か、おそらく、ピアソンのパフォーマンスが歴史と彼の相互作用の潜在的な結果に影響された可能性があるフィッシャーと。
Glen_b-モニカを2013

回答:


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注釈付きのフィッシャーは優れたリソースです。

統計の発展の他の主要な部分やフィッシャーと他の重要な貢献者との相互作用を理解することなく、フィッシャーを理解することはできないと思います。Statistics in Psychology:a Historical Perspective by Michael Cowlesが非常に役立つことがわかりました。(タイトルのサイコビットがあなたを先延ばしにしないでください:本は非常に一般的で、非常に利き手なアカウントのようです)

注釈付きフィッシャーのトピックについて、私は最近、フィッシャーがP値を帰無仮説に対する証拠の指標として提案したという主張を正当化するように求められたとき、彼の段落の1つに注釈を付けました。これは私がどう答えたかです:

いつものように、フィッシャーの執筆は厄介であり、読者の側でいくつかの努力した解釈を必要とするため、私は正確な仕様を見つけることなく少し周りを見回しました。彼はpに言います。46の統計的方法と科学的推論(私は最後の版を持っています):

「不本意の心理的状態、または命題の受け入れに対する抵抗として認識できるが、有意性のテストによって誘発される感情は、それが基づく確率ステートメントが伝達可能で検証可能な事実であるという点で客観的根拠を持っている、他の合理的な心。そのような場合の重要性のレベルは、それがもたらす不信の合理的な根拠の測定の条件を満たします。これは、命題についての正確な確率ステートメントよりも原始的または基本的であり、正当化しません。 」

ここにもう一度、私の論説と解釈のステートメントがあります:

有意性テストの原則の誤解または誤用は、フィッシャーの前の段落で批判されています。このような場合の有意性のレベル[P値]は、それが引き起こす不信感(つまり証拠)の合理的な根拠の測定基準を満たします。それは、命題についての正確な確率ステートメントよりも原始的であり、根本的なものであり、正当化しません[したがって、インデックスになる可能性がありますが、確率の尺度ではありません。]


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あなたの回答の冒頭の発言から、「注釈付きフィッシャー」wikiを始めるという考えが浮かびました。特に、私はwikiをセットアップして管理するために何が必要かを知りませんし、そのようなプロジェクトを開始するために対処する必要がある法的/著作権問題の手がかりはさらに少ないです。ただし、同意します。これは本当に貴重なリソースです。
kjo

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