統計の哲学

統計哲学とは、統計と統計的推論の数学的、概念的、哲学的基礎と分析を研究する学問である。例えば、デニス・リンドリーは、統計のより一般的な分析は不確実性の研究であると主張している。^[1]この主題には、統計とその方法論の意味、正当性、有用性、使用と乱用、およびデータと統計方法の選択と解釈の検討に伴う倫理的および認識論的問題が含まれる。^[2]

• 統計学の基礎には、理論統計学、その目標とこれらの目標を達成するための最適化方法、ノンパラメトリック統計学で考慮されるパラメトリック仮定またはその欠如、基礎となる確率分布のモデル選択、統計を使用して行われた推論の意味の解釈に関する問題が含まれており、確率の哲学と科学の哲学に関連しています。統計学の基礎における目標の選択と最適化の意味に関する議論は、統計学の哲学の主題です。分布モデルの選択と選択手段の選択は統計学の哲学の主題であり、最適化の数学はノンパラメトリック統計学の主題です。
• 統計学は帰納的推論を行う上で重要であり、また、帰納の問題を（ある意味では）解決することができる。この帰納の問題は、デイヴィッド・ヒュームが『人間の本性論』で初めて正式に提起した。^[2]
• コストや効率など、サンプル サイズに関連する問題は、世論調査や医薬品研究などでよく発生します。
• 実際の実験のほとんどでは、実験の設計とこれらの問題への対応に関する数学以外の考慮が必要になります。^{[さらなる説明が必要]}
• 科学的方法の一部としてのデータ分析と実験設計の動機と正当性が考慮されます。
• データや証拠からの推論に関連する帰納法と論理的演繹法の区別は、頻度主義的解釈をベイズ推論から得られる確実性の度合いと比較する場合などに生じる。しかし、帰納法と通常の推論の違いは一般的には認識されていない。^[3]
• レオ・ブレイマンは「二つの文化」という論文の中で思考の多様性を明らかにし、統計にはモデリングや予測など、さまざまな種類の推論が含まれることを指摘した。^[4]
• 統計哲学の問題は、統計の歴史を通じて生じています。 因果関係の考慮は、相関関係の解釈や定義、そして測定理論において生じます。
• 統計における客観性はしばしば真実と混同されるが、より正確には再現可能性として理解され、特定のケースで定義される必要がある。セオドア・ポーターはこれを、信頼が消え去り基準に置き換えられたときに追求される道であるとしている。^[5]
• 認識論と医療への応用に関連する倫理は、同じデータ セットに対して異なる確率の結論を導くための方法の選択やデータの変換など、統計の潜在的な乱用から生じます。たとえば、1 人の癌患者など、その患者が採用できる頻度論的解釈がない場合に、統計的推論を1 人の人物に適用することの意味などです。
• 統計リテラシー向上運動は、個人のリスクに関する最も興味深い疑問のほとんどが、現在利用可能なコンピュータの能力をもってしても、判断したり解釈したりすることが非常に難しいという問題に取り組まなければなりません。