اندیشه‌هایی دربارۀ اندیشیدن دربارۀ آمار- مبانی فلسفی جون اوتسوکا

نوع مقاله : مقاله ترجمه ای

نویسنده

دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

چکیده

کتاب عالی جون اوتسوکا، اندیشیدن دربارۀ آمار- مبانی فلسفی (اوتسوکا 2023) عمدتاً حول این ایده سازمان‌دهی شده است که می‌توان به رویکردهای آماری مختلف با پیوند دادن آن‌ها به ایده‌های مختلف در معرفت‌شناسی عمومی، روشنی بخشید. اوتسوکا بیزگرایی را به درونگرایی و مبناگرایی، فراوانی‌گرایی‌ را به اعتمادگرایی، معیار اطلاع آکائیکه در نظریۀ مدل‌گزینی را به ابزارگرایی ربط می‌دهد. چنین ربط‌دهی سودمندی، تمام ایده‌های جالبی را که او ارائه می‌دهد، دربر نمی‌گیرد. بحث‌های او دربارۀ استنتاج علی و یادگیری ماشین از لحاظ فلسفی بینش‌آفرین‌اند و این امر در خصوص این ایدۀ او نیز که آماردانان به فرضی مشابه با اصل یکنواختی طبیعت هیوم معتقدند، صادق است. در ادامۀ مطلب، من این موضوعات را مورد بحث قرار می‌دهم، گاهی در جزئیات به مخالفت برمی‌خیزم، درحالی‌که گاهی ایده‌هایی را که مکمل ایده‌های ارائه‌شده در کتاب هستند، بر آن می‌افزایم.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] H. Akaike, Information theory and an extension of the maximum likelihood principle, Second International Symposium on Information Theory (Tsahkadsor, 1971), Akad. Kiad´o, Budapest, (1973) 267–281.
[2] G. E. P. Box, Robustness in the strategy of scientific model building, In R. Launer & G. N. Wilkinson (Eds.), Academic Press, Robustness in statistics, (1979) 201–236.
[3] A. S. Eddington, The philosophy of physical science, Cambridge, at the University Press, 1939.
[4] A. Edwards, Likelihood, Cambridge University Press, 1972.
[5] B. Fitelson, Favoring, likelihoodism, and bayesianism, Philosophy and Phenomenological Research, 83 no. 3 (2011) 666–672.
[6] M. Forster and E. Sober, How to tell when simpler, more unified, or Less Ad Hoc theories will provide more accurate predictions, British Journal for the Philosophy of Science,45 (1994) 1–36.
[7] I. Hacking, The logic of statistical inference, Cambridge University Press, (1965).
[8] R. Jeffrey, The logic of decision, McGraw Hill, 1965.
[9] D. Lewis, Causation, Journal of Philosophy, 70 no. 17 (1973) 556–567.
[10] D. Mayo, Error and the growth of experimental knowledge, University of Chicago Press, 1996.
[11] J. Otsuka, Thinking about statistics – the philosophical foundations, Cambridge University Press, 2023.
[12] H. Reichenbach, The direction of Time, University of California Press, 1956.
[13] H. Robbins, An empirical bayes approach to statistics, In Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Contributions to the Theory of Statistics, Springer Series in Statistics, 1 (1956) 157–163.
[14] W. Roche and E. Sober, Observation selection effects and discrimination conduciveness, Philosophical Imprint, 19 no. 40 (2019) 1–26.
[15] R. Royall, Statistical Evidence – a Likelihood paradigm, Chapman and Hall, 1997.
[16] E. Sober, Evidence and Evolution – the Logic Behind the Science, Cambridge University Press, 2008. Japanese translation (by Masahiro Matsuo) of Chap. 1 (under the title Science and Evidence – An Introduction to the Philosophy of Statistics), University of Nagoya Press, 2012.
[17] E. Sober, Ockham’s Razors – A User’s Manual, Cambridge University Press, 2015 (p. 2021), Japanese translation: Keiso Shobo Publishing,(2015).
[18] E. Sober, Instrumentalism Revisited, Cr´‎tica, 31 (1999) 3–38.
[19] E. Sober, Venetian Sea Levels, British Bread prices, and the Principle of the Common cause, British Journal for the Philosophy of Science, 52 (2001) 331–346.
[20] E. Sober, Instrumentalism, Parsimony, and the Akaike Framework, PSA 2000 - Proceedings of the Philosophy of Science Association, 69 (2002) S112–S123.
[21] E. Sober, The design argument, Cambridge University Press, 2018.
[22] E. Sober, The Philosophy of Evolutionary Theory – Concepts, Inferences, and Probabilities, Cambridge University Press, 2024.
[23] M. Titelbaum, Fundamentals of bayesian epistemology, Oxford University Press, (2022).
[24] G. U. Yule, Why do we sometimes get nonsense-correlations between Time Series? A study in Sampling and the nature of Time Series, Journal of the Royal Statistical Society, 89 no. 1 (1926) 1–63.