Có phải khung thường xuyên thích hợp hơn khung Bayes, theo lý thuyết của Popper?

Theo Karl Popper, chỉ những giả thuyết sai lệch là thực sự khoa học (trích dẫn Wikipedia ):

không có kết quả tích cực nào ở cấp độ thử nghiệm thử nghiệm có thể xác nhận một lý thuyết khoa học, nhưng một mẫu phản biện duy nhất có ý nghĩa quyết định: nó cho thấy lý thuyết, từ đó hàm ý được dẫn xuất, là sai.

Để phù hợp với những tiền đề lý thuyết này, khung thống kê nào phù hợp hơn, người thường xuyên hay người Bayes?

Karl Popper đã lập luận cho một tư duy chung nên được sử dụng bởi một nhà khoa học. Các thử nghiệm giả thuyết null thường xuyên được thiết kế theo cách phù hợp với kiểu suy nghĩ về phương pháp khoa học này. Tuy nhiên điều này không có nghĩa đó là cách duy nhất để bạn có thể tiến hành kiểm tra giả thuyết! Trong khung Bayes, bạn có thể sử dụng các yếu tố Bayes để so sánh mô hình "null" với mô hình thay thế để làm sai lệch giả thuyết của bạn (đây là cách mà hầu hết các tương đương Bayes với các bài kiểm tra thường xuyên, như TỐT NHẤT , hoạt động). Vì vậy, bạn có thể thực hiện các bài kiểm tra giả thuyết trong khuôn khổ Bayes và Karl Popper không liên quan gì đến Bayesian so với cuộc tranh luận thường xuyên.

Nó phụ thuộc vào những gì bạn có nghĩa là Popper không có gì để tranh luận.

Ở một khía cạnh nào đó, nó đúng một nửa

Nói cách khác, nó TUYỆT VỜI HƠN SAU; cuối cùng, ông từ chối các linh mục hoặc logic quy nạp; và anh ấy có mối liên hệ mật thiết với những vấn đề này. Các nền tảng của xác suất thường được coi là công việc tốt nhất của ông.

1. Phát triển và giúp làm cho lý thuyết thường xuyên Von Mises nghiêm ngặt
2. Phát triển Logic xác nhận, sử dụng Hàm Popper.

3. Lập luận chống lại logic quy nạp, và suy luận bayesian tiêu chuẩn; đó là vô nghĩa (xem bài viết của ông về điều này

4. Phát triển phép tính xác suất của riêng mình tương tự A Renyi

5. Cuối cùng, ông quan tâm đến cuộc tranh luận, bởi vì ông bác bỏ cả hai quan niệm; lập luận cho sự trở lại với giải thích xác suất Kolmogorov = giải thích vật lý tân cổ điển được gọi là lý thuyết xu hướng

6. Đã kết nối các vấn đề này với QM
7. Thường được coi là trong số các nhà triết học toán học lớn nhất về xác suất (nếu không phải là lớn nhất trong một số trường hợp) và các nhà logic học xác suất
8. Hơn một nửa công việc tốt nhất của anh ấy (đọc David Miller, người rất tự tin, đóng góp trong người bạn đồng hành mới được xuất bản cho Popper)