Bayesian istatistiklerinin oldukça öznel olabileceği iddiasını sık sık duyuyorum.
Ben de yapın. Fakat sübjektif bir şey demede büyük bir belirsizlik olduğuna dikkat edin.
Öznellik (her iki duyu)
Öznel (en azından) şunlardan biri anlamına gelebilir
- araştırmacının fikirlerine bağlıdır
- bir bireyin bilgi durumu ile açıkça ilgili
Bayesizm ikinci anlamda özneldir, çünkü her zaman bilgi üzerinde koşullandırma yoluyla olasılık dağılımlarının temsil ettiği inançları güncellemenin bir yolunu sunar. (Bu inançların bir konunun gerçekte sahip olduğu inançlar mı yoksa sadece bir konunun sahip olabileceği inançları mı olduğu, 'öznel' olup olmadığına karar vermekle alakasızdır.)
Temel argüman, çıkarımın,
Aslında, eğer bir şey bir şey hakkındaki kişisel inancınızı temsil ediyorsa, o zaman neredeyse kesinlikle inançlarınızın çoğunu seçtiğinizden daha fazla seçmediniz . Ve eğer birisinin inançlarını temsil ediyorsa, o zaman bu inançların az ya da çok doğru bir temsili olabilir, bu yüzden ironik bir şekilde, onları ne kadar iyi temsil ettiği konusunda oldukça 'nesnel' bir gerçek olacaktır.
(bir önceliği seçmek için maksimum entropi kayıtsızlık prensibini kullanabilmesine rağmen).
Bu, sürekli alanlara çok sorunsuz bir şekilde genelleme yapma eğiliminde olmasa da, biri olabilir. Ayrıca, tüm parametrelendirmelerde aynı anda düz veya 'kayıtsız' olmak imkansızdır (neden olmak isteyeceğinizden hiç emin olamadım).
Buna karşılık iddia, sıklık istatistikleri genel olarak daha objektiftir. Bu açıklamada ne kadar gerçek var?
Peki bu iddiayı nasıl değerlendirebiliriz?
Ben ikinci ikinci öznel anlamda: çoğunlukla doğru. Ve ilk öznel anlamda: muhtemelen yanlıştır.
Sübjektif olarak sıklık (ikinci anlamda)
Bazı tarihsel detaylar sorunları haritalamak için yararlıdır
Neyman ve Pearson için yalnızca tümevarımsal davranış değil tümevarımsal çıkarım vardır ve tüm istatistiksel değerlendirme, tahmin edicilerin uzun dönem örnekleme özellikleri ile çalışır. (Bu nedenle alfa ve güç analizi, ancak p değerleri değil). Bu her iki anlamda da oldukça anlamsız.
Gerçekten de, bu hatlar boyunca Frekansçılığın aslında bir çıkarım çerçevesi değil , tekrarlanan uygulamalardaki davranışlarını vurgulayan tüm olası çıkarım prosedürleri için bir değerlendirme kriterleri koleksiyonu olduğunu iddia etmek oldukça makul ve bence makul . Basit örnekler tutarlılık, tarafsızlık, vb. Olabilir. Bu, anlam 2'yi açıkça anlamsız kılar. Ancak, bu krteria uygulanmadığında ne yapılacağına karar vermemiz gerektiğinde (örn. tarafsız bir tahmin edicidir) veya uygulandıklarında ancak çeliştikleri zaman.
Fisher ilginç olmayan daha az tarafsız bir Frekanscılık önerdi. Fisher için, bir öznenin, bilim insanının, istatistikçi tarafından yapılan bir veri analizi temelinde çıkarımlarda bulunması anlamında, tümevarımsal çıkarım gibi bir şey vardır. (Dolayısıyla p-değerleri ancak alfa ve güç analizi değil). Bununla birlikte, nasıl davranılacağına, araştırmaya devam edip etmeyeceğine vb. Kararlar, çıkarsama paradigmasını uygulayan istatistikçi tarafından değil, alan teorisi anlayışına dayanarak bilim adamı tarafından verilir. Bu Balıkçı iş bölümü nedeniyle, hem öznellik (duyu 2) hem de bireysel özne (anlam 1) istatistiksel tarafta değil, bilim tarafında yer almaktadır.
Böylece yasal olarak konuşursak, Fisher'in Frequentism olan sübjektif. Sadece öznel olan konu istatistikçi değildir.
Bunların çeşitli sentezleri vardır, hem uygulamalı istatistik ders kitaplarında hem de bu nüanslı versiyonlarda bu ikisinin zar zor tutarlı karışımı, örneğin Deborah Mayo tarafından itilen 'Hata İstatistikleri'. Bu sonuncusu anlamda 2'de oldukça özneldir, ancak anlamda 1'de oldukça özneldir, çünkü araştırmacı bilimsel olasılıkları - Fisher tarzı - hangi hata olasılıklarının önemli olduğunu ve test edileceğini anlamak için kullanmak zorundadır.
Sübjektif olarak sıklık (ilk duyu)
Peki Frekanscılık ilk anlamda daha az öznel midir? Değişir. Herhangi bir çıkarım prosedürü gerçekte uygulandığı gibi idiosyncracies ile yapılabilir. Öyleyse belki de Frekansçılık'ın daha az öznel (ilk anlamda) bir yaklaşımı teşvik edip etmediğini sormak daha yararlı olur ? Şüpheliyim - Bence öznel (ikinci anlamda) yöntemlerin öz bilinçli uygulanması daha az öznel (ilk anlamda) sonuçlara yol açar, ancak her iki şekilde de tartışılabilir.
Bir an için öznelliğin (ilk anlamda) 'seçimler' yoluyla bir analize gizlendiğini varsayın. Bayesilik daha fazla 'seçenek' içeriyor gibi görünmektedir. En basit durumda seçimler şu şekildedir: Frequentist (Olabilirlik işlevi veya eşdeğeri) için bir grup potansiyel olarak kendine özgü varsayımlar ve Bayesci için iki küme (Olabilirlik ve bilinmeyenlere göre bir önceki).
Bununla birlikte, Bayesliler, tüm bu seçimler hakkında öznel olduklarını (ikinci anlamda) biliyorlar , bu yüzden (ilk anlamda) daha az öznelliğe yol açacak çıkarımlar hakkında daha fazla bilinçli olmaları gerekiyor.
Buna karşılık, eğer bir kişi büyük bir test kitabında bir test ararsa, o zaman sonucun daha az öznel (ilk anlamda) olduğu hissi elde edilebilir, ancak tartışmalı olarak bu, başka bir konunun kendi problemini kendi anlayışıyla değiştirmenin bir sonucudur. . Kişinin bu şekilde daha az öznel olduğu açık değil, ama bu şekilde hissedebilir. Sanırım çoğu, bunun yararsız olduğuna katılıyor.