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Deborah Mayo: Statistical Inference as Severe Testing

2019-02-10 11:49

Ein nicht ganz leicht verdaulicher Rundumschlag zur Geschichte der p-Werte & Co., einschließlich Hieben gegen Gelman und Ioannidis. Leider wird nicht wirklich plastisch, was die von Mayo vorgeschlagene Größe "Severity" nun genau ist. Vielleicht nur ein didaktisches Problem. Auf jeden Fall zeigen die knapp 500 Seiten dieses Opus, dass wir (als Wissenschaft) nicht einmal sauber verstanden haben, was wir seit Jahrzehnten in den ersten Wochen der Lehrveranstaltung Statistik erzählen. Man mag sich ausmalen, wie schlimm die Lage dann für den Rest des Stoffs sein mag (SEM und IV, anybody?).

Statistical Inference as Severe Testing: How to Get Beyond the Statistics Wars

Kommentar vom 2019-02-11, 14:14

(1)Mit meiner Lektüre noch nicht vollständig fertig, kann ich trotzdem bestätigen – es ist komplex, das Buch. Ich denke der Begriff “Severity“ wird von ihr i.S.v. „Gewicht bzw. Gewichtung“ verstanden!?
Wobei mir die Relationen zu welchen Basisgrößen diese erfolgen soll noch nicht völlig verständlich ist. Es ist doch selbstverständlich dass sich Ergebnisse verändern können, wenn sich die Daten verändern … https://statmodeling.stat.columbia.edu/2019/02/09/hypotheses-not-just-falsifiable-theyre-actually-false/
Das in den Statistikkursen i.d.R. nur „Rezepte“ vermittelt werden ist sicherlich eines der Grundübel … https://www.youtube.com/watch?v=be2wuOaglFY&t=904s

Kommentar vom 2019-02-11, 14:15

(2)Übergeordnet hatte ich, u.a. in Betrachtung der „New York R Conference 2018“ im letzten Jahr, den Eindruck, dass den Praktikern die Probleme der unterschiedlichen Modelle bewusst sind. Mit Hilfe der immer größeren und preiswerten Rechenpower die zu Verfügung steht – gehen sie dazu über, die verschiedenen Ansätze einfach parallel zu stellen. Erkennbar in den unterschiedlichen Praxisvorträgen und vor allem dem Vortrag von Max Kuhn …
https://www.youtube.com/watch?v=MJdsnJCWIuA&index=26&list=PLlzRFZmxVl9T9JDYGF6fUJtJ0qa_B2BVp
Es bleibt spanend wohin sich die theoretische und angewandte Stochastik entwickelt. Gespant erwarte ich schon auf die Besprechung/Diskussion des Deborah Mayo Buches im Blog von Andrew Gelman – entsprechend den Beiträgen zu “The Book of Why” by Pearl and Mackenzie …
https://statmodeling.stat.columbia.edu/2019/01/08/book-pearl-mackenzie/
P.S. Ich hoffe Sie bleiben weiterhin dran - an der schlimmen Lage, für den Rest des Stoffs …;-)

Kommentar vom 2019-02-18, 09:58

Danke für die Links! Siehe auch: https://j3L7h.de/blog/2018-08-25_19_15_Kausalit%C3%A4t%20von%20ihrem%20Erfinder%20erkl%C3%A4rt
J.L.

Kommentar vom 2019-02-18, 14:46

(3) Uuuups, da ist mir kürzlich beim “copy and paste“ die letzte Zeile verlustig gegangen…
MfG Thomas Wittlinger
...
Ja, “The Book of Why” ist genauso spannend zu lesen wie jetzt “Statistical Inference as Severe Testing”. Mir stellt sich dabei immer wieder die Frage ob – analog zum “ Laplacesche Dämon“, wir nicht einem “AI Dämon“ gegenüberstehen, der ALLES berechnen will?
Ich denke da steht, der maschinellen Ermittlung von „Kausalität“, u.a. die „Subjekt-Objekt-Spaltung von Karl Jaspers“ entgegen. In diesem Sinne ist die „Existenzphilosophie“ ggf. eine Ergänzung, zu Ihrem Absatz: „Philosophisches“ im „Signifikanztest als Gerichtsverfahren“.
Mit besten Grüßen
Thomas Wittlinger

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