Soy consciente de las interpretaciones de la estadística frecuentista y bayesiana. Prefiero Bayesiano porque creo que es más cercano a cómo las personas piensan, y que en la práctica a menudo no podemos volver a ejecutar una prueba millones de veces para estimar la probabilidad.
¿Pero hay alguna otras interpretaciones además de las dos?
Creo que habría que distinguir entre las "interpretaciones de la probabilidad" y la "interpretación de las estadísticas" (o, más adecuadamente- "estadística de la argumentación"). Ambos, son, naturalmente, estrechamente relacionadas entre sí.
Respecto a las interpretaciones de la probabilidad - de que me gustan los siguientes criterios [a]:
Cualquier interpretación pueden ser clasificados de acuerdo a estos aspectos.
Con respecto a los argumentos estadísticos, los clásicos son, de hecho, la frecuentista y Bayesiano, pero hay más por ahí-fiducial, la lógica difusa. De hecho, hay infinidad de formas de argumento con datos, pero los dos que se mencionan son los preferidos en el sentido de que se consideran más "convincente".
[a] [Williamson, Jon. "Filosofías de la probabilidad." Manual de la Filosofía de las Matemáticas 4 (2009).]
Fisher tenía su propia interpretación, llamado probabilidad Fiducial. Hay un teóricos de la escuela de probabilidad, que tratan de hacer algo similar al Bayesiano pero no utilizan a priores. A calcular e informar la función de verosimilitud. (Equivocado en mi opinión). Aparte de probabilidad hay algunos acercamientos a la incertidumbre (todo erróneo en mi opinión) que se utilizan en informática. Teoría de la posibilidad, teoría de Dempster-Shafer, rough sets, desierto Smaradanche teoría.
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