образование

[папа Карло]

вчера на работе один парень из Китая сказал такую фразу: "82% ученых в мире считают что мат.статистика это не наука."

комментировать не буду.

[vg]

Вообще они умные люди. Мож тебе просто такой Китаец попался?

А мож ты его не понял? Мож он сказал, что методы мат. статистики
для оценок теории вероятности, построенной на аксиоматике Колмогорова, плОхи, по сравнению, с методами Неймана-Пирсона,
Крамера? Или он имел ввиду Баейссовские методы в статистике?


Ты его "так" спроси (см. выше), да ещё вверни что-то про Чебышева.
И посмотри, что он тогда скажет
Если этого окажется мало, и у Китайца руки ещё не вытянутся "по швам", то советую припомнить в разговоре ещё кого-то по более
узким вопросам.

Думаю, что про Конфуция он тогда даже и не вспомнит, а "заторопится" кудысь, поообещав "завтра" тебе всё "объяснить".

PS. С Китайцами не доводилось. А вообще помогает.

[tasko]

А мож ты его не понял?

скорее всего китаец сам не понял, что сказал

[ilid]

Есть пределение науки: когда есть теория и она имеет доказательство, то такая вещь сразу называется НАУКА. Раз в мат-статистике есть система теорем и их доказательств - то значит наука, даже думать не надо. Вот например Алхимия - не наука, как скажем и Астрология, потому как они оперируют гипотезами - то есть утверждениями, которые пока никто не может ни доказать ни опровергнуть, как только произойдёт одно из двух - эти области станут наукой.

[vg]

Есть пределение науки: когда есть теория и она имеет доказательство, то такая вещь сразу называется НАУКА. Раз в мат-статистике есть система теорем и их доказательств - то значит наука, даже думать не надо. Вот например Алхимия - не наука, как скажем и Астрология, потому как они оперируют гипотезами - то есть утверждениями, которые пока никто не может ни доказать ни опровергнуть, как только произойдёт одно из двух - эти области станут наукой.

Ну, почему же, ilid?
Насколько я помню, теория вероятностей, построенная на асиомах Колмогорова, это по определению коммунистических математиков-функционеров (заметь, я не говорю Советских) - и только она является теорией, НАУКОЙ. Они настаивали на том, что коль в основе всего лежит теория множеств, то эта теория вероятности (Колмогорова) - самая теория в мире. И напротив, поскольку, Баессовские (не "Советские") методы, построены на ГИПОТЕЗЕ Байесса, то и соответствующие методы направлений мат. статистики (теория полезности, риска и т.д.), предназначенные для получения оценок вероятностей, моментов распределения и т.д. - ложны. Ложны, поскольку теория вероятностей Байесса опирается на гипотезу, а не "ощущаемые" математиками вещи - теория множеств. Где-то попадалась даже такая замечательная формулировка математиков-коммунистов, что, дескать, запад ЭТО специально придумал, чтобы одурманить Советскиз учёных капиталистическим зельем. Да-да. Т.е. наличие известной теоремы Байесса (о чём собственно ты пишешь) - не помогло бы тебе на парткоме.

(про партком шучу)

PS. Кстати, математики я не знаю (мне даже самому смешно перечитывать свой пост), но сказал вроде красиво и правильно.

[ilid]

На самом деле есть даже теория принятия решений, с теоремами и доказательствами, чего-то мне с трудом верится, что мат-статистика на гепотизе держится, навряд ли. Спорить не буду, но ведь если окажется, что в мат-статистике нет теорем, то прав шельма-китаец, не наука. А кому собсно это будет мешать/помогать/греть/охлаждать?

[vg]

ilid,

На самом деле есть даже теория принятия решений, с теоремами и доказательствами, чего-то мне с трудом верится, что мат-статистика на гепотизе держится, навряд ли. Спорить не буду, но ведь если окажется, что в мат-статистике нет теорем, то прав шельма-китаец, не наука. А кому собсно это будет мешать/помогать/греть/охлаждать?

1)

теория принятия решений

Она сильно отличается от теории полезности?
И там и там выбирают решение, которому соответствует, например, максимальное значение оценки математического ожидания "полезности" (точечной или доверительно-интервальной оценки), или решение, которому соответсвует максимальное значение
оценки некотрой квантили распределения, что ближе к минимаксным
подходам.

2)

чего-то мне с трудом верится, что мат-статистика на гепотизе держится, навряд ли

Ilid, ну а здесь - некрасиво получается. Ты говроришь за меня то, что я не говорил.

Читай пост выше внимательно. На ГИПОТЕЗЕ Байесса основано целое
направление в теории вероятности. Научность этого дела и оспаривали
некоторые Советские функционеры от науки. На мат-статистику, основанную на положениях Байссовского подхода в теории вероятностей - это потом переносили автоматически.
Так было. Была даже расхожая приговорка: "Байессовские методы в
статистике - это определить вероятность того, что в озере есть щука, когда имеется априорная информация, что щуки нет".
Да-да. Мне её очень давно пересказал один доктор наук,
когда я забавляся с математикой. Ах! Было ж время.
Сейчас уж ничего почти не помню про математику.

3)

Спорить не буду, но ведь если окажется, что в мат-статистике нет теорем, то прав шельма-китаец, не наука.

Есть там теоремы, да ещё какие. Так, что тот китаец-невежа не окажется прав, при условии, что он не торгует на вещевом
Китайско-Канадском рынке.
В этом случае - тяжёлый случай.
(шучу)

Упс. невежда != невежа

[папа Карло]

вникнетесь в фразу: "82% ученых в мире..." что есть 82%? кто их считал и самое главное как? опросили всех ученых? каков был критерий? фраза абсурдна сама по себе.

[vg]

вникнетесь в фразу: "82% ученых в мире..." что есть 82%? кто их считал и самое главное как? опросили всех ученых? каков был критерий? фраза абсурдна сама по себе.

Папа Карло, ну а что... Вооще, да ты прав...
Следующий раз, думаю, у тебя номер не пройдёт.

Ну, и ладно, всё равно мы покрасовались. Мы ведь такие - был бы повод, а о чём поговорить мы найдём.

[ilid]

В теории принятия решений рассматриваются подходы для определения отличности двух или больше событий. Каждое событие рассматривают как стационарный стахостический процесс в узком смысле (навряд ли понимаемая фраза, но я не знаю определений по-русски:). Далее пользуются теорией и практикой как раз таких функций, то есть как бы сама по себе наука не имеет теорем, а только подходы, но оперирует доказуемыми вещами. К сожалению статистические методы не особенно правдивы. Есть куча противников впринципе думать что эта наука практически полезна.

[Alexander Ch.]

Народ, что вы пьте? Я тоже этого хочу.

[vg]

Ну, что здесь сказать. Остаётся только пожать руку Алексу.
Жаль, что здесь нет Циника (я без иронии).
Всё б встало быстро на свои места, поскольку, он не плохо разбирается в сабж., как показалось.

Алекс, жму Вашу руку.

ЗЫ. Предлагаю подвести черту, закрыть топик.

[tasko]

вникнетесь в фразу: "82% ученых в мире..." что есть 82%? кто их считал и самое главное как? опросили всех ученых? каков был критерий? фраза абсурдна сама по себе.

Ну почему же? Они ее получили, используя ту же теорию вероятности.
Например, "Эти - скорее всего "да", эти - скорее всего "нет", а эти - скорее всего не ученые совсем"

[Солнышко]

Ну, что здесь сказать. Остаётся только пожать руку Алексу.
Жаль, что здесь нет Циника (я без иронии).
Всё б встало быстро на свои места, поскольку, он не плохо разбирается в сабж., как показалось.

Алекс, жму Вашу руку.

ЗЫ. Предлагаю подвести черту, закрыть топик.

Эй, эй, погодите тему закрывать!

Напомните хоть, что за гипотеза Байеса?
И почему великую, блин, теорему Ферма доказали, а какую-то гипотезу Байеса ешче нет?

А так же плиз примеры наук, в которых употребляются стат методы и наук, где они не употребляются и не одобряются?

[vg]

2All,

Меня здесь не правильно, как показалось, поняли.
Повторяю внятно. Я считаю, что мат. статистика - наука.

2Солнышко,

А так же плиз примеры наук, в которых употребляются стат методы и наук, где они не употребляются и не одобряются?

Читайте внимательно мой пост. Лично я этого не говорил. Я приводил примеры кулуарных прибауток на издыхающем пространстве СССР. Читайте внимательно.

Напомните хоть, что за гипотеза Байеса?
И почему великую, блин, теорему Ферма доказали, а какую-то гипотезу Байеса ешче нет?

1) Байесс, наверное, даже сам не знает, что ТЕОРЕМА Байесса, вернее правомерность её использования при вычислении безусловных вероятностей станет ГИПОТЕЗОЙ.

В двух словах, гипотетичность связана с тем, что оспаривается сама возможность, вернее правомерность, вычисления апостериорных вероятностей на основе априорных (доопытных) вероятностей. Разумеется, в равной степени это переносится на определение параметров распределений, процессов и др. Как и в случае
аксиоматики Колмогорова можно попытаться "перенести" теорию, на более прочную, не эвристическую основу, например, с использованием теории множеств. Однако, и в этом случае возникает вопрос - откуда появились априорные знания? Кто их дал?

2) Это ни когда не было "вопросом" для зарубежных математиков, имхо. Достаточно публикаций, где пытаются, например,
находить апостериорные оценки моментов распределений (для задач, где распределения известны с точностью до параметров) при различных априорных распределениях (равномерном, Гаусса и т.д).
Это не было вопросом, посколько часто позволяло получать интуитивно понятные, хотя и эвристические управленческие решения. Если уж совсем загрубить, то выглядело это примерно так - приходит аналитик к менеджеру и говорит:"Билл, если предположить, что мы "ничего" не знаем о ситуации заранее, то по моим оценкам с использованием равномерного априорного распределения (при этих словах математика Билл "выпал в осадок") точечная оценка мат.ожидания - такая-то, а дисперсии - такая-то. Это Билл не так уж плохо, поэтому покупай!!! А если, Билл, по прошлому опыту ситуация будет другой, например, как в прошлом году, то при использовании априорного нормального распределения с мат.ожиданием таким-то и дисперсией - такой-то, апостериорная, "результирующая" оценка с использованием имеющихся сегодня данных будет такой-то (а при этих словах математика - Биллу вызвали скорую)".

3) В России, по крайней мере в "технических приложениях", когда-то удавалось это сгладить на парткомах (то, что априорные вероятности назначаются "произвольно"). Появились, так называемые, эмпирические Байессовские подходы, когда для подсчёта априорных вероятностей, подсчёта параметров распределений и процессов использовали обычные методы мат. статистики. Такую информацию получали по многолетним "предыдущим" наблюдениям. Затем "скрещивали" эту инфу с "текущими" результатами испытаний (испытаний в мат.смысле) при помощи вообщем-то достаточно простого мат. аппарата. Таким образом получали апостериорную информацию, которая интегрально учитывала в себе, как прошлый, так и настоящий опыт.
Однако, спроры продолжались, поскольку в конкретных применениях необходимо было доказать самое главное, на мой взгляд, - что уловия всех опытов однородные (на этом постулате основано всё в теории вероятности и мат. статистике), и прошлых наблюдений и настоящих.

4) На самом деле, при решении практических задач, и если забыть про некую долю эвристичности при "назначении" априорных вероятностей - это очень хороший подход. Достаточно вспомнить, что, если правильно помню, в 1980-83 году в СССР появились новые ТУ на приёмо-сдаточный контроль стали, взамен ГОСТ 380-71. Там, в основу был положен Байессовский подход, хотя и несколько замаскированный использованием "эмпирических" априорных распределений. Это позволило "поднять" расчётные сопротивления сталей (ВСт3сп-1,2) процентов на 3-5, что вообщем-то немало.
Так, что польза, конечно, большая.

5) Ещё раз обращаю Ваше внимание, Солнышко, и всех тех, кто ещё жаждет комиссарского тела на некоторые акценты:

- мат. аппарат Байессовских подход на сегодняшний день не требует "доказательства". Там уже всё давно доказано математиками. Есть там и теоремы и доказательства.

- гипотетичность связана не с весьма строгим мат.аппаратом, а с тем, откуда берутся априорные знания, и насколько оправдано их использование в строгих мат.моделях.

Уф...

PS. Мне бы 3$ - писал долго.