Monet matemaatikot (?) lähtevät lähes uskonkiihkoisesti siitä, että tn:n frekvesnnssitulkinta on ainoa oikea oppi. Aatteellisissa sodissa esim. bayeslainen tn-tulkinta on haukuttu sen helvetin kuuseen, vaikka lähestymistapa toimii monissa käytännön sovelluksissa huomttavasti paremmin, joskus - ongelmasta -riipuuen - vain ja ainoastaan. Suunnilleen kaikille tilastotieteen perusmalleille on myös johdettu parametrien baeyslaiset estimaattorit.
Käsiini osui teos "Yhteiskuntatieteen eksakti metodologia" (toim. Raimo Tuomela, Gaudeamus Ab, 1975), jossa on Ilkka Niiniluodon laaja osuus (s. 22-154) "Todennäköisyyden lajeista". Senkään perusteella en asettaisi bayeslaista tulkintaa teoreettisesti yhtään vähempiarvoiseksi kuin muita tulkintoja.
Mistähän tuo bayeslaisen lähestymistavan vähättely ja opetuksen puute todennäköiysyyslaskennassa ja tilastotieteessä johtuu? Jämähtäneisyyttäkö vuosisatojen ajaksi?
Käsiini osui teos "Yhteiskuntatieteen eksakti metodologia" (toim. Raimo Tuomela, Gaudeamus Ab, 1975), jossa on Ilkka Niiniluodon laaja osuus (s. 22-154) "Todennäköisyyden lajeista". Senkään perusteella en asettaisi bayeslaista tulkintaa teoreettisesti yhtään vähempiarvoiseksi kuin muita tulkintoja.
Mistähän tuo bayeslaisen lähestymistavan vähättely ja opetuksen puute todennäköiysyyslaskennassa ja tilastotieteessä johtuu? Jämähtäneisyyttäkö vuosisatojen ajaksi?
Vastaukset 4
Vanhimmat
Tämä kysmys on lähes sama kuin sattuma vs. kohtalo. Onko maailma deterministinen vai ei? Kvantti vai pantti.
Henkilökohtaisesti surffaan ongelmasta riippuen molempien lähestymistapojen välillä.
Satunnaisuuden määritelmäkin on ongelmallinen, esim. Chaitinin omega.
... ne kaikki ovat, molemmissa koulukunnissa.
Sitä paitsi Bayesilainen tulkinta ei ole sekään ongelmaton.
... ei vähätellä, päinvastoin. Mutta tietysti sitä on vaikeampi opettaa ja soveltaa, joten on luonnollista ottaa klassinen todennäköisyys lähtökohdaksi.
Minä en ole onneksi törmännyt kunnolla johonkin bayesiläisyyden vastustajaan, vaikka joskus rivien välistä olen jotain tuhahtelua ollut havaitsevinani.
Mutta minulla on anekdootti tohtoriopiskelijasta, joka osasi soveltaa "hienoa" bayesiläistä ajattelua ihan hyvin. Sitten hän hermostui, kun huomautettiin, että saman tuloksen saa yksinkertaisemminkin ilman bayesiläistä päättelyä. Eli se toimii myös ihan hyvin vaikkei ongelmaa ymmärtäisikään.
Bayesiläisittäin täytyy miettiä enemmän, että mitä siinä ollaan laskemassa, ja merkitsevätkö ne tulokset yhtään mitään. Frekventisti toteaa, että oletukset ovat nämä ja nämä, ja etenee laskussaan. Sen jälkeen jos tulos on väärä, niin frekventistin mielestä se on epäoleellista, koska teoria on oikea.
Se riippuu sitten opettajan moraalisti, viitsiikö hän mainita luennoilla milloin teorian ja käytännön välillä voi olla liikaa rakoa.