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In Praise of Simplicity not Mathematistry! Ten Simple Powerful Ideas for the Statistical Scientist

机译：简单的赞美不是数学！统计科学家的十个简单有力的想法

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摘要

Ronald Fisher was by all accounts a first-rate mathematician, but he saw himself as a scientist, not a mathematician, and he railed against what George Box called (in his Fisher lecture) u22mathematistryu22. Mathematics is the indispensable foundation for statistics, but our subject is constantly under assault by people who want to turn statistics into a branch of mathematics, making the subject as impenetrable to non-mathematicians as possible. Valuing simplicity, I describe ten simple and powerful ideas that have influenced my thinking about statistics, in my areas of research interest: missing data, causal inference, survey sampling, and statistical modeling in general. The overarching theme is that statistics is a missing data problem, and the goal is to predict unknowns with appropriate measures of uncertainty.
机译：罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）绝对是一位一流的数学家，但他认为自己是科学家，而不是数学家，并且他反对乔治·博克斯（George Box）在费舍尔的演讲中所说的。数学是统计学不可或缺的基础，但是我们的学科不断受到想要将统计学转变为数学分支的人们的攻击，这使得该学科对非数学家来说是尽可能不可理解的。我非常重视简单性，在我感兴趣的领域中，我描述了十个简单而有力的想法，这些想法影响了我对统计学的看法：缺失数据，因果推论，调查抽样以及总体上的统计建模。最重要的主题是统计数据是一个缺失的数据问题，目标是通过适当的不确定性度量来预测未知数。

著录项

  • 作者

    Little Roderick J;

  • 作者单位
  • 年度 2013
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