ジューダパール著 『なぜの書』：なぜ彼は統計をバッシングするのですか？
私は読んでいますなぜの書籍をユダヤパールで、それは私の皮膚の下になっている1。具体的には、彼は統計が因果関係を調査することは決してできず、因果関係に決して関心がない、そして統計が「モデルになった」というストローマンの議論を立てることにより、無条件に「古典的な」統計をバッシングしているように見えます-盲目のデータ削減企業」。統計は彼の本の中でいSワードになります。 例えば： 統計学者は、どの変数を制御すべきか、またどの変数を制御すべきではないかについて非常に混乱しているため、デフォルトのプラクティスでは、測定可能なすべてのものを制御することでした。[...]これは便利で簡単な手順ですが、無駄があり、エラーが発生します。因果革命の重要な成果は、この混乱を終わらせることでした。 同時に、統計学者は、彼らが因果関係についてまったく話すことを嫌うという意味で、支配を大きく過小評価している[...] しかし、因果モデルは、永遠のような統計にあります。つまり、回帰モデルは本質的に因果モデルとして使用できます.1つの変数が原因であり、別の変数が結果であると本質的に仮定しているため（相関は回帰モデリングとは異なるアプローチです）、この因果関係が観察されたパターンを説明するかどうかをテストするためです。 別の引用： 特に統計学者がこのパズル[モンティホールの問題]を理解するのが難しいことは不思議ではありません。RA Fisher（1922）が言うように、彼らは「データの削減」に慣れており、データ生成プロセスを無視しています。 これは、アンドリュー・ゲルマンがベイジアンとフリークエンシーの有名なxkcd漫画に書いた返事を思い出させます。「それでも、賢明なベイジアンを浅い教科書のアドバイスに盲目的に従うフリークエンシーの統計学者と比較するという点で、漫画全体は不公平だと思います」 私はそれを感じるように、ユダヤ真珠ブック内に存在し、S-言葉の不実表示の量は私が（今まで私が組織し、科学的仮説テストの有用かつ興味深い方法として認識因果推論だろうかなさ2）疑問です。 質問：ユダヤ真珠は統計を誤って伝えていると思いますか？因果推論をそれよりも大きくするだけですか？因果推論は大きなRを持つ革命であり、それが私たちのすべての思考を本当に変えると思いますか？ 編集： 上記の質問は私の主な問題ですが、確かに意見があるので、これらの具体的な質問に答えてください。（1）「因果革命」の意味は何ですか？（2）「正統的な」統計とどう違うのですか？ 1.また、彼はそのような謙虚な男だからです。 2.統計的な意味ではなく、科学的な意味です。 編集：Andrew Gelmanはこのブログ記事をJudea Pearlsの本に書いており、彼はこの本に関する私の問題の説明を私よりもずっと上手く行ったと思う。以下に2つの引用符を示します。 この本の66ページで、PearlとMackenzieは、その統計が「モデルブラインドデータ削減企業になった」と書いています。何言ってるんだ？私は統計学者で、政治から毒物学までの分野で30年間統計を行ってきました。「モデルブラインドデータ削減」？それはただのでたらめです。モデルは常に使用しています。 そしてもう一つ： 見て 多元主義者のジレンマについて知っています。一方では、パールは彼の方法が以前に来たすべてのものより優れていると信じています。いいよ 彼にとって、そして他の多くの人にとって、それらは因果推論を研究するための最高のツールです。同時に、多元主義者、または科学史の学生として、ケーキを焼く方法はたくさんあることを認識しています。本当に役に立たないアプローチに敬意を払うのは難しいことです。ある時点でそれを行う唯一の方法は、実際の人々がこれらの方法を使用して実際の問題を解決することを理解することです。たとえば、p値を使用して意思決定を行うことは、多くの科学的災害につながるひどく論理的に一貫性のないアイデアだと思います。同時に、多くの科学者は学習のためのツールとしてp値を使用することができます。私はそれを認識しています。同様に、統計、階層的回帰モデリング、相互作用、後層化、機械学習などの装置が原因推論における実際の問題を解決することを、パールが認識することをお勧めします。パールのような私たちの方法も混乱する可能性があります-GIGO！-多分、彼のアプローチに切り替えた方が良いと思うパールの権利。しかし、彼が私たちが何をするかについて不正確な声明を出したとき、それが助けになるとは思わない。