A menudo escucho a la afirmación de que la estadística Bayesiana puede ser muy subjetiva.
Yo también, Pero se nota que hay una gran ambigüedad en llamar a algo subjetivo.
La subjetividad (ambos sentidos)
Subjetivo puede significar (al menos) uno de
- depende de la idiosincrasia del investigador
- explícitamente con el estado de conocimiento de un individuo
Bayesianism es subjetiva en el segundo sentido, porque es ofrecer siempre una forma de actualizar creencias representadas por las distribuciones de probabilidad mediante el acondicionamiento de la información. (Tenga en cuenta que si esas creencias son creencias que algunos sujetos en realidad tiene o simplemente creencias que un sujeto puede tener es irrelevante para decidir si se trata de 'subjetivo'.)
El principal argumento de que la inferencia depende de la elección previa de un
En realidad, si un anterior representa sus creencias personales acerca de algo, entonces es casi seguro que no elija a más de lo que eligió la mayoría de sus creencias. Y si representa a alguien creencias puede ser más o menos exacto de la representación de las creencias, de modo que, irónicamente, no va a ser un 'objetivo' hecho acerca de lo bien que les representa.
(aunque se podría utilizar el principio de la indiferencia o de máxima entropía para elegir una antes).
Uno podría, aunque esto no tiende a generalizar muy suavemente para continua dominios. También, podría decirse que es imposible ser plana o "indiferente" en todos los parameterisations a la vez (aunque nunca he estado muy seguro de por qué te gustaría ser).
En comparación, el reclamo va, estadística frecuentista es, en general, más objetivo. Cuánta verdad hay en esta afirmación?
Entonces, ¿cómo podemos evaluar esta afirmación?
Sugiero que en el segundo sentido subjetivo: es todo correcto. Y en el primer sentido subjetivo: es probablemente falso.
Frequentism como subjetiva (segundo sentido)
Algunos detalles históricos es útil para asignar los temas
Por Neyman y Pearson sólo hay inductivo comportamiento no inductivo de inferencia y todas las estadísticas de evaluación de obras con largo plazo de muestreo de las propiedades de los estimadores. (De ahí el alfa y el análisis del poder, pero no los valores de p). Eso es bastante unsubjective en ambos sentidos.
De hecho, es posible, y creo que bastante razonable, para argumentar a lo largo de estas líneas que Frequentism en realidad no es una inferencia marco en absoluto, sino más bien una colección de criterios de evaluación para todos los posibles procedimientos de inferencia que hace hincapié en su comportamiento en la aplicación repetida. Ejemplos simples coherencia, unbiasedness, etc. Esto hace que, obviamente, unsubjective en sentido 2. Sin embargo, se corre el riesgo de ser subjetivo en sentido 1 cuando tenemos que decidir qué hacer cuando los crteria no se aplican (por ejemplo, cuando no hay un estimador imparcial que se tenía), o cuando se aplique, pero se contradicen.
Fisher ofreció una menos unsubjective Frequentism que es muy interesante. Para Fisher, no hay tal cosa como la inferencia inductiva, en el sentido de que un sujeto, el científico, hace inferencias sobre la base de un análisis de los datos, realizado por el estadístico. (Por lo tanto, los valores de p, pero no el alfa y el análisis de la potencia). Sin embargo, las decisiones acerca de cómo se comportan, ya sea para continuar con la investigación, etc. son realizados por el científico sobre la base de su comprensión del dominio de la teoría, no por el estadístico de aplicar la inferencia de paradigma. Debido a esto Fisherian la división del trabajo, tanto en el subjectiveness (sentido 2) y el sujeto individual (sentido 1) sentarse en la ciencia lado, no la estadística lado.
Legalistically de hablar, el de Fisher Frequentism es subjetiva. Es sólo que el sujeto que es subjetivo no es el estadístico.
Hay varios síntesis de estos disponibles, tanto que apenas combinación coherente de estos dos se encuentran en estadística aplicada libros de texto y más matizada de las versiones, por ejemplo, el 'Error Estadísticas" empujado por Deborah Mayo. Este último es bastante unsubjective en sentido 2, pero altamente subjetiva en el sentido 1, porque el investigador tiene que usar el criterio científico - Fisher estilo - para averiguar lo que las probabilidades de error de la materia y debería ser probado.
Frequentism como subjetiva (primer sentido)
Así es Frequentism menos subjetiva en el primer sentido? Depende. Cualquier inferencia puede ser un procedimiento plagado de idiosincracia como la realidad de su aplicación. Así que quizás es más útil preguntar si Frequentism anima a menos subjetiva (primer sentido) enfoque? Yo lo dudo, creo que la conciencia de la aplicación de la subjetiva (segundo sentido) métodos conduce a menos subjetiva (primer sentido) de los resultados, pero se puede decir de cualquier manera.
Supongamos por un momento que subjectiveness (primer sentido) se cuela en un análisis a través de 'opciones'. Bayesianism parece involucrar más a las 'elecciones'. En el caso más simple de las opciones de conteo como: un conjunto de posibles idiosincrasia de los supuestos para la Frecuentista (la Probabilidad de la función o equivalente) y dos conjuntos para el Bayesiano (la Probabilidad y previa sobre las incógnitas).
Sin embargo, Bayesians saber que estás siendo subjetivo (en el segundo sentido) acerca de todas estas opciones por lo que son susceptibles de ser más consciente de sí mismo acerca de las implicaciones que debería conducir a menos subjectiveness (en el primer sentido).
En contraste, si uno mira una prueba en un gran libro de las pruebas, entonces uno podría tener la sensación de que el resultado es menos subjetiva (primer sentido), pero podría decirse que es el resultado de la sustitución de algún otro sujeto en la comprensión del problema por cuenta propia. No es claro que se ha vuelto menos subjetiva de esta manera, pero se puede sentir de esa manera. Creo que la mayoría estaría de acuerdo en que es ineficiente.
