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¿Puede decir que la estadística y la probabilidad es como la inducción y la deducción?

He leído a través de este hilo, y a mí me parece que se puede afirmar que:

  • estadísticas = inducción ?
  • probabilidad = deducción ?

Pero me pregunto si puede haber algo más detalles sobre la comparación que me estoy perdiendo. Por ejemplo, las estadísticas de la igualdad de la inducción, o es sólo un caso particular de ella? Parece que la probabilidad es un sub caso de la deducción (ya que es un sub caso del pensamiento matemático).

Sé que esto es un exigente con la pregunta, pero en un sentido, esta es la razón por la que yo estoy pidiendo - porque quiero estar seguro de cómo estos términos se puede comparar con precisión.

19voto

Anthony Cramp Puntos 126

Creo que es la mejor para rápidamente volver a tapar el significado de razonamiento inductivo y deductivo antes de contestar a su pregunta.

  • Razonamiento deductivo: "argumentos Deductivos son un intento de mostrar que una conclusión que se deduce de un conjunto de premisas. Un argumento deductivo es válido si la conclusión se sigue necesariamente de las premisas, es decir, si la conclusión debe ser verdadera siempre que las premisas son verdaderas. Un argumento deductivo es el sonido si es válido y sus premisas son verdaderas. Deductivo argumentos son válidos o no válidos, sonido o no, pero nunca son falsas o verdaderas." (citado en wikipedia, énfasis añadido).

  • "El razonamiento inductivo, también conocido como inducción o lógica inductiva, o conjetura en inglés coloquial, es un tipo de razonamiento que permite la posibilidad de que la conclusión es falsa, incluso cuando todas las premisas son verdaderas. Las premisas de un argumento lógico inductivo indicar un cierto grado de apoyo (inductivo de probabilidad) para la conclusión, pero no implica; es decir, no garantizan su veracidad." (de wikipedia, énfasis añadido)

A destacar la principal diferencia: Mientras que el razonamiento deductivo transferencias de la verdad de las premisas a las conclusiones, el razonamiento inductivo no. Es decir, mientras que para el razonamiento deductivo que nunca ampliar su conocimiento (es decir, todo lo que se encuentra en las instalaciones, pero a veces oculta y necesita ser demostrado a través de pruebas), el razonamiento inductivo permite ampliar su conocimiento (es decir, usted puede obtener nuevos conocimientos que ya no están contenidas en las premisas, sin embargo, por el costo de no saber su verdad).

Cómo se relaciona esto con la probabilidad y la estadística?

En mis ojos, la probabilidad es necesariamente deductiva. Es una rama de las matemáticas. Así que basado en algunos de los axiomas o ideas (supuestamente verdaderas) se deduce de las teorías.

Sin embargo, las estadísticas no es necesariamente inductivo. Sólo si intenta utilizarlo para la generación de conocimiento acerca de entidades no observables (es decir, la persecución de la estadística inferencial, véase también el único de la respuesta). Sin embargo, si el uso de estadísticas para describir la muestra (es decir, decriptive estadísticas) o si las muestras de la totalidad de la población, es todavía deductivo como usted no recibe ninguna más conocimiento o de la información que ya está presente en la muestra.

Por lo tanto, si usted piensa acerca de las estadísticas como el heroico esfuerzo de los científicos que intentan utilizar métodos matemáticos para encontrar regularidades que rigen la interacción de los empírica entidades en el mundo, que es, de hecho, nunca con éxito (es decir, nunca vamos a saber realmente si una de nuestras teorías, es cierto), entonces sí, esta es la inducción.


Actualización: Después de leer el Conjugado Antes de la respuesta (y después de algunos durante la noche pensando) me gustaría añadir algo. Creo que la pregunta acerca de si o no (inferencial) estadística razonamiento es deductivo o inductivo depende de qué es exactamente lo que usted está interesado en, es decir, qué tipo de conclusión que usted está buscando.

Si usted está interesado en probabilístico conclusiones, luego de estadística razonamiento es deductivo. Esto significa que, si usted quiere saber si por ejemplo, en 95 de cada 100 casos de la población de valor dentro de un intervalo determinado (es decir, intervalo de confianza) , entonces usted puede obtener un valor de verdad (verdadero o no verdadero) para esta declaración. Se puede decir (si las hipótesis son verdaderas) que es el caso que en 95 de cada 100 casos de la población de valor se encuentra dentro del intervalo. Sin embargo, en ningún caso empírico saber si el valor de población es en su obtenida CI. Ya sea que esté o no, pero no hay manera de estar seguro. El mismo razonamiento se aplica para las probabilidades en clásicos de p-valor y la estadística Bayesiana. Usted puede estar seguro acerca de las probabilidades.

Sin embargo, si usted está interesado en las conclusiones sobre empírica de las entidades (por ejemplo, ¿dónde está el valor de población), sólo se puede argumentar inductivo. Usted puede usar todos los métodos estadísticos para acumular evidencia de que el apoyo de ciertas proposiciones sobre empírica de las entidades o de los mecanismos causales con las que interactúan. Pero usted nunca va a ser cierto en alguna de estas proposiciones.

Para recapitular: El punto en el que quiero hacer que es importante en lo que usted está buscando. Probabilites se puede deducir, pero por cada definitiva de la proposición acerca de las cosas que sólo se puede encontrar evidencia a favor. No más. Véase también el único vínculo de la inducción problema.

9voto

James Sutherland Puntos 2033

La estadística es la aproximación deductiva de la inducción. Considere los dos enfoques principales para la inferencia estadística: Frecuentista y Bayesiano.

Suponga que usted es un Frecuentista (en el estilo de Fisher, en lugar de Neymar por conveniencia). Usted se pregunta si un parámetro de sustantivos interés toma un valor determinado, por lo que la construcción de un modelo, elija una estadística relativos al parámetro, y realizar una prueba. El p-valor generado por su prueba indica que la probabilidad de ver una estadística tan o más extremo que el estadístico calculado a partir de la muestra que usted tiene, suponiendo que el modelo es correcto. Se obtiene una pequeña suficiente p-valor para rechazar la hipótesis de que el parámetro no toma ese valor. Su razonamiento es deductivo: Suponiendo que el modelo es correcto, el parámetro toma realmente el valor de sustantivo interés, pero el tuyo es un raro ejemplo para ver, o no tomar en el hecho de que valor.

Cambiando de prueba de hipótesis para los intervalos de confianza: tiene un 95% de intervalo de confianza para el parámetro que no contienen el valor sustantivo de interés. Su razonamiento es de nuevo deductivo: suponiendo que el modelo es correcto, este es uno de esos raros intervalos que aparecen de 1 a 20 veces cuando el parámetro que realmente no tienen el valor de sustantivo de interés (debido a que la muestra es poco probable), o el parámetro de hecho, no tiene ese valor.

Ahora suponga que usted es un Bayesiano (en el estilo de Laplace en lugar de Gelman). Su modelo de supuestos y cálculos te dan (posterior) distribución de probabilidad sobre el valor del parámetro. La mayoría de la masa de esta distribución está lejos de ser el valor de sustantivo de interés, por lo que concluye que el parámetro probablemente no tiene este valor. Su razonamiento es de nuevo deductivo: se asume que el modelo sea correcto y si el estado de la distribución representada tus creencias sobre el parámetro, a continuación, sus creencias acerca de ella a la luz de los datos que se describen por su posterior distribución que se pone muy poca probabilidad de que el valor. Desde esta distribución ofrece poco apoyo para el valor de sustantivo de interés, se podría concluir que el parámetro de hecho, no tiene el valor. (O puede ser que el contenido del estado de la probabilidad de que hace).

En los tres casos se obtiene una lógica de la disyunción a la base de su acción sobre los que se deriva deductivamente/matemáticamente a partir de supuestos. Estos supuestos son por lo general un modelo de cómo se generan los datos, pero también puede ser antes de las creencias acerca de otras cantidades.

3voto

Berek Bryan Puntos 349

¡ Sí! Quizá las estadísticas no es estrictamente igual a la inducción, pero las estadísticas son la solución para el problema de la inducción en mi opinión.

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