タグ付けされた質問 「ronald-fisher」

私はp値に関する一連のブログ投稿を書きたいと思っており、それがすべて始まったところに戻るのは面白いと思いました-それはピアソンの1900年の論文のようです。その論文に精通しているなら、これは適合度テストをカバーしていることを覚えているでしょう。 ピアソンは、p値に関しては自分の言語について少し緩いです。彼は、p値の解釈方法を説明するときに、「オッズ」を繰り返し使用します。12個のサイコロの繰り返しロールの結果について話すときたとえば、p.168に、彼は「言うP = 0.0000016に私たちをリードしている...、またはオッズは 62499ランダム上の偏差のようなシステムに対して1にあります選択。そのようでオッズサイコロが高いポイントへの偏りを示すと結論するのが妥当だろう。」 この記事では、彼はメリマンによる最小二乗に関する1891年の本を含む、以前の研究に言及しています。 しかし、Pearsonはp値の計算を行っています（カイ二乗適合度検定は正しくありません）。 ピアソンはp値を考えた最初の人でしたか？p値を検索すると、Fisherが言及されます-彼の仕事は1920年代でした。 編集：そして、ラプラスについて言及してくれてありがとう-彼は帰無仮説に対処しなかったようです（ピアソンは暗黙のうちにそうしているように見えますが、彼は1900年の論文でその用語を使ったことはありません）。ピアソンは適合度テストを検討しました：カウントが不偏プロセスから派生したと仮定すると、観測されたカウント（およびより逸脱したカウント）が仮定された分布から生じる確率はどのくらいですか？ 彼の確率/オッズの扱い（確率をオッズに変換する）は、彼が帰無仮説の暗黙の考えに取り組んでいることを示唆しています。重要なことに、彼はまた、x ^ 2値から生じる確率は、彼の計算されたp値に関して「これよりもありえない、またはよりありえない偏差のシステムに対して」オッズを示していると述べています。 Arbuthnotはそこまで行きましたか？ コメントを回答としてお気軽にお寄せください。ディスカッションを見るといいでしょう。

30 p-value  history  ronald-fisher 

Googleで "fisher" "fiducial" ...私は確かに多くのヒットを得ますが、私が従ったものはすべて私の理解を完全に超えています。 これらすべてのヒットには共通点が1つあるように見えます。それらはすべて、染められた統計学者、理論、実践、歴史、および統計の知識に徹底的に浸されている人々のために書かれています。（したがって、これらの説明のどれも、フィッシャーが「基準」によって意味することを、専門用語の海に頼ったり、いくつかの古典的または他の数学的統計文献に負けずに説明したり、説明することさえしません。） まあ、私は主題で見つけたもののために利益を得ることができる選択された聴衆に属していません、そしてこれはおそらくフィッシャーが「基準」によって意味するものを理解しようとする私の試みのすべてが壁に衝突した理由を説明しています不可解な意味不明な言葉。 プロの統計学者ではない人に、フィッシャーが「基準」とはどういう意味かを説明しようとする試みを知っている人はいますか？ PSフィッシャーは、「基準」が意味するものを特定することになると、少し動いているターゲットであることがわかりますが、この用語は意味の「一定の核」を持たなければならないことを理解しています。する）分野内で一般的に理解されている用語として。

23 bayesian  inference  terminology  fiducial  ronald-fisher 

リチャード・ドーキンスは、ロナルド・フィッシャーをフィッシャーのウィキペディアの伝記に引用されている「現代の統計と実験計画の父」と評しています。Anders Hald は、彼の著書A History of Mathematical Statisticsで、彼を「ほとんど独力で現代統計科学の基礎を作った天才」と呼んでいました。 人々が彼にそのような高い評価を与えるために、彼が正確に何をしたのだろうか？

13 history  ronald-fisher 

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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