Trích dẫn thống kê yêu thích của bạn là gì?
Đây là wiki cộng đồng, vì vậy xin vui lòng một trích dẫn cho mỗi câu trả lời.
Câu trả lời:
Tất cả các mô hình đều sai, nhưng một số hữu ích. (Hộp George EP)
Tham khảo: Box & Draper (1987), Xây dựng mô hình thực nghiệm và các bề mặt phản ứng , Wiley, tr. 424.
Ngoài ra: GEP Box (1979), "Tính mạnh mẽ trong chiến lược xây dựng mô hình khoa học" về tính mạnh mẽ trong thống kê (Launer & Wilkinson eds.), Tr. 202.
"Một câu trả lời gần đúng cho vấn đề đúng có giá trị cao hơn nhiều so với câu trả lời chính xác cho một vấn đề gần đúng." - John Tukey
"Để gọi cho nhà thống kê sau khi thí nghiệm được thực hiện có thể không khác gì yêu cầu anh ta thực hiện kiểm tra sau khi chết: anh ta có thể nói thí nghiệm đã chết vì cái gì."
- Ronald Fisher (1938)
Báo giá có thể được đọc trên trang 17 của bài viết.
RA Fisher. Địa chỉ tổng thống của Giáo sư RA Fisher, Tiến sĩ, FRS Sankhyā: Tạp chí Thống kê Ấn Độ (1933-1960), Tập. 4, số 1 (1938), trang 14-17. http://www.jstor.org/ sóng / 40383882
Các nhà thống kê, giống như các nghệ sĩ, có thói quen xấu khi yêu người mẫu của họ.
- Hộp George
Thống kê giống như bikini. Những gì họ tiết lộ là gợi ý, nhưng những gì họ che giấu là quan trọng.
-Aaron Levenstein
Chúng ta tin vào Chúa. Tất cả những người khác phải mang dữ liệu.
(W. Edwards Deming)
Dự đoán là rất khó khăn, đặc biệt là về tương lai.
- Niels Bohr
Tất cả những khái quát là sai, có một này.
Đánh dấu
Nếu bạn tra tấn dữ liệu đủ, thiên nhiên sẽ luôn thú nhận.
--Ronald Coase (trích dẫn từ Coase, RH 1982. Các nhà kinh tế nên chọn như thế nào? Viện doanh nghiệp Mỹ, Washington, DC). Tôi nghĩ rằng hầu hết những người nghe trích dẫn này hiểu sai thông điệp sâu sắc của nó chống lại việc nạo vét dữ liệu.
Tư duy thống kê một ngày nào đó sẽ là một phẩm chất cần thiết cho quyền công dân hiệu quả như khả năng đọc và viết.
- GG Wells
Sự kết hợp của một số dữ liệu và mong muốn có được câu trả lời không đảm bảo rằng câu trả lời hợp lý có thể được trích xuất từ một khối dữ liệu nhất định
Tukey
Không có câu hỏi thống kê thường xuyên, chỉ có thói quen thống kê nghi vấn.
DR Cox
Thống kê - Một chủ đề mà hầu hết các nhà thống kê cảm thấy khó khăn nhưng nhiều bác sĩ là chuyên gia. "Stephen S. Senn"
Sự kiện kỳ lạ cho phép bản thân sự sang trọng xảy ra.
Một điều tốt đẹp tôi đã đến:
Tôi nghĩ thật thú vị khi sống không biết nhiều hơn là có câu trả lời có thể sai.
Bởi Richard Feynman ( liên kết )
Anh ta sử dụng số liệu thống kê như một người đàn ông say rượu sử dụng cột đèn, để hỗ trợ nhiều hơn là chiếu sáng.
- Andrew Lang
Điều tốt nhất về việc trở thành một nhà thống kê là bạn có thể chơi ở sân sau của mọi người.
- John Tukey
(Đây là trích dẫn Tukey yêu thích của tôi)
Không có bằng chứng không phải là bằng chứng vắng mặt.
- Martin Rees ( Wikipedia )
Giả sử bạn đang đứng bằng một chân trong lò nướng và một chân trong thùng đá. Theo tỷ lệ phần trăm, bạn nên hoàn toàn thoải mái.
-Bob Bragan, 1963
"Thật dễ dàng để nói dối với các số liệu thống kê; dễ dàng hơn để nói dối mà không có chúng."
- Frederick Mosteller
Tout le monde y croit cepunt, me disait un jour M. Lippmann, car les expérimentateurs s'imagesy que c'est un théorème de mathématiques, et les mathématiciens que c'est un fait expérimental.
Henri Poincaré, Tính toán des probabilités (tái bản lần 2, 1912), tr. 171.
Bằng tiếng Anh:
Mọi người đều tin vào định luật hàm mũ [ nghĩa là phân phối chuẩn]: những người thử nghiệm, vì họ nghĩ rằng nó có thể được chứng minh bằng toán học; và các nhà toán học, bởi vì họ tin rằng nó đã được thiết lập bằng quan sát.
Whittaker, ET và Robinson, G. "Phân phối tần số bình thường." Ch. 8 trong Tính toán quan sát: Một chuyên luận về toán học số , tái bản lần thứ 4. New York: Dover, trang 164-208, 1967. tr. 179.
Trích dẫn tại Mathworld.com .
Mối quan tâm lớn nhất của tôi là những gì để gọi nó. Tôi đã nghĩ đến việc gọi nó là 'thông tin', nhưng từ này được sử dụng quá mức, vì vậy tôi quyết định gọi nó là 'sự không chắc chắn'. Khi tôi thảo luận với John von Neumann, anh ấy có một ý tưởng tốt hơn. Von Neumann nói với tôi, 'Bạn nên gọi nó là entropy, vì hai lý do. Ở nơi đầu tiên, hàm không chắc chắn của bạn đã được sử dụng trong cơ học thống kê dưới tên đó, vì vậy nó đã có tên. Ở vị trí thứ hai, và quan trọng hơn, không ai thực sự biết entropy thực sự là gì, vì vậy trong một cuộc tranh luận, bạn sẽ luôn có lợi thế. '
Claude Elwood Shannon
Tôi không biết về sự nổi tiếng, nhưng sau đây là một trong những sở thích của tôi:
Tiến hành phân tích dữ liệu giống như uống một loại rượu vang tốt. Điều quan trọng là xoáy và đánh hơi rượu, để giải nén các bó hoa phức tạp và đánh giá cao kinh nghiệm. Nuốt rượu không hoạt động.
-Daniel B. Wright (2003), xem PDF của Điều .
Tham khảo : Wright, DB (2003). Kết bạn với dữ liệu của bạn: Cải thiện cách thức thống kê được tiến hành và báo cáo1. Tạp chí Tâm lý giáo dục Anh, 73 (1), 123-136.
Tất cả những gì chúng ta biết về thế giới dạy chúng ta rằng các hiệu ứng của A và B luôn khác nhau --- ở một số thập phân --- đối với bất kỳ A và B. Do đó, hỏi "các hiệu ứng có khác nhau không?" thật là ngu ngốc
Tukey (một lần nữa nhưng đây là yêu thích của tôi)
... chắc chắn, Chúa yêu thích 0,05 gần như 0,05. Có thể có bất kỳ nghi ngờ rằng Thiên Chúa xem sức mạnh của bằng chứng cho hoặc chống lại null là một chức năng khá liên tục của độ lớn của p? (tr.1277)
Rosnow, RL, & Rosenthal, R. (1989). Thủ tục thống kê và sự biện minh của kiến thức trong khoa học tâm lý. Nhà tâm lý học người Mỹ, 44 (10), 1276-1284. pdf
Trong hai lần tôi đã được hỏi [bởi các thành viên của Nghị viện], 'Xin cầu nguyện, ông Babbage, nếu bạn đưa vào máy những con số sai, liệu những câu trả lời đúng có xuất hiện không?' Tôi không thể nắm bắt một cách đúng đắn các loại ý tưởng có thể gây ra một câu hỏi như vậy.
Charles Babbage
Người theo chủ nghĩa chủ quan (tức là Bayesian) đưa ra những phán đoán của mình, trong khi người theo chủ nghĩa khách quan quét chúng dưới thảm bằng cách gọi kiến thức giả định, và anh ta dựa vào tính khách quan vinh quang của khoa học.
IJ tốt
Đừng tin bất kỳ số liệu thống kê nào bạn không tự làm giả.
-- Winston Churchill
