Lectura de filosofía de la estadística/inferencia estadística

Eché un vistazo rápido y, aunque hay algunas preguntas sobre estadísticas, no hay ninguna que haga esta pregunta específica.

Estoy por regresar a la universidad para estudiar una maestría en una disciplina estadística (métodos estadísticos en ecología).

A quién/qué puedo leer que me ayude a responder las siguientes preguntas:

  • ¿En qué se diferencia la inferencia estadística de otros tipos de conocimiento científico?
  • ¿Cuáles son las posiciones filosóficas que sustentan una creencia justificada en los resultados del análisis estadístico?
  • ¿Existen diferencias filosóficas entre la inferencia estadística 'débil' y la inferencia 'fuerte'?

Por inferencia débil me refiero al tipo de resultado que a menudo aparece en el campo de la ecología o las ciencias sociales. Por inferencia fuerte me refiero a que el gran experimento del colisionador de hadrones prueba la existencia del bosón de Higgs más allá de toda duda razonable del tipo de resultado. ¿Hay alguna diferencia filosófica o es simplemente una cuestión de grado?

No estoy buscando las respuestas a estas preguntas aquí, solo donde puedo leer un poco sobre el tema.

Es un área completamente nueva para mí, así que si mis preguntas no están bien formuladas para una respuesta sensata, házmelo saber y editaré la pregunta lo mejor que pueda.

Meillassoux y Ayache pueden ser relevantes aquí...
Buena pregunta; No sé nada que pueda ayudar, pero sospecho que es más que una diferencia de grado.
Se cree que todo el conocimiento empírico proviene de la inferencia hipotético-deductiva, la inferencia estadística es una versión cuantificada de eso. Las principales interpretaciones filosóficas son el frecuentismo, el propensitivismo y el bayesianismo .
Intente buscar en Google "lógica difusa en razonamiento estadístico", o "grados de verdad de lógica difusa", por ejemplo, en.wikipedia.org/wiki/Degree_of_truth , o simplemente "lógica difusa", por ejemplo, en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic En su lugar de verdadero/falso, las estadísticas corresponden a lógicas de muchos valores con valores de verdad entre 0 y 1, que es más o menos lo que modela la lógica difusa.

Respuestas (3)

Un tema en la intersección de la estadística y la filosofía de la ciencia es la causalidad y, específicamente, cómo establecer afirmaciones causales basadas en la probabilidad y la estadística, tanto experimental como observacionalmente.

Los investigadores en esta área incluyen a Judea Pearl, Clark Glymour, Richard Scheines y Peter Spirtes.

Puede encontrar útil este artículo de la SEP sobre la filosofía de la estadística para abordar algunas de las preguntas; sin embargo, creo que las preguntas más amplias se encuentran fuera de esta área:

La evaluación de modelos toca temas profundos en la filosofía de la ciencia, porque el modelo estadístico a menudo determina cómo se conceptualiza y aborda el sistema generador de datos que se investiga (Kieseppa 2001). La elección del modelo se asemeja así a la elección de una teoría, un esquema conceptual o incluso un paradigma completo y, por lo tanto, podría parecer que trasciende los marcos formales para estudiar la racionalidad teórica (cf. Carnap 1950, Jeffrey 1980).

El comentario atribuido a Carnap/Jeffrey parece sugerir y quizás corroborar que la diferencia entre inferencia 'débil' y 'fuerte' es más que una cuestión de grado; los artículos tratados se mencionan en la bibliografía y puede ser útil consultarlos.

Ian Hacking es un filósofo que ha escrito mucho sobre estadísticas. Más recientemente, Nancy Cartwright (una filósofa) ha escrito algunas cosas muy interesantes en contra de los ensayos controlados aleatorios como el estándar de oro para la investigación.

¿Puede agregar una referencia para el documento de ensayos controlados aleatorios? Eso es interesante
Lectura de filosofía de la estadística/inferencia estadística
RespuestasAquíPolítica de privacidad1y, 1v