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Stephen M. Stigler

Los siete pilares de la sabiduría estadística

La estadística está en todas partes: en las calificaciones de la escuela, en las encuestas que aspiran a anticipar un resultado electoral, en el descubrimiento de nuevas partículas elementales. Pero, ¿qué tiene de singular esta disciplina? Stephen M. Stigler propone que la sabiduría estadística se apoya en siete grandes pilares conceptuales que han ido madurando con el paso de los siglos y han contribuido a que hoy sea, por méritos propios, una ciencia versátil y rigurosa. Mediante el recuento de situaciones clave, la presentación de ideas que en su momento fueron revolucionarias y el retrato de algunos pensadores audaces, Stigler describe cómo al desechar parte de los datos en realidad podemos describirlos mejor, cómo aumenta la información cuando crece el número de observaciones, cómo se ha usado la probabilidad para cuantificar la precisión de una medida, cómo la variación interna de los datos puede ser suficiente para estudiarlos, cómo lo ya observado permite imaginar lo que aún no ocurre, cómo los procesos aleatorios pueden ser una magnífica herramienta y cómo se han desarrollado ciertos modelos teóricos para explicar todo tipo de fenómenos. El lector comprobará que esta sólida estructura explica por qué la estadística está aquí, allá y acullá.
263 printed pages
Copyright owner
Bookwire
Original publication
2017
Publication year
2017
Publisher
Grano de Sal
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Quotes

  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted9 months ago
    Alfred Marshall se dio cuenta de ello ya en 1885, cuando escribió que “el más temerario y traicionero de los teóricos es aquel que presume de dejar a los hechos y cifras hablar por sí mismos, que oculta en el fondo el papel que él mismo ha jugado, quizá inconscientemente, en la selección y el agrupamiento, y en sugerir el argumento post hoc ergo propter hoc.”137 Andrew Gelman ha tomado del título de un cuento de Jorge Luis Borges, de 1941, un término apropiado para describir el problema: estamos en “El jardín de senderos que se bifurcan” cuando una conclusión ha sido juzgada razonablemente cierta tras un viaje tortuoso que involucró muchas decisiones (de datos, de dirección, de tipo de pregunta) y que no son tomadas al final cuando se evalúa la significancia.
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted9 months ago
    Esto es, al usar la noción de que, al comparar un modelo simple con un modelo más complicado del que aquél es un caso especial, el modelo “más simple” no tiene que ser simple; puede ser bastante complicado y, en efecto, no estar siempre bien especificado. Lo que verdaderamente hacía falta era que la parte adicional fuera paramétrica, para permitir el uso de poderosos métodos igualmente paramétricos con los cuales se hacen pruebas rigurosas de la ganancia en el poder explicativo.
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted9 months ago
    Los fenómenos complejos, en los que operan a la vez varias causas que concurren, se oponen o son independientes entre sí, de modo que producen efectos compuestos, pueden simplificarse al reducir el efecto de las causas conocidas tanto como lo permita la naturaleza del caso, sea por razonamiento deductivo o apelando a la experiencia, y así dejar, como si existiera, un fenómeno residual. De hecho, es principalmente mediante este proceso que, en su actual estado de avance, la ciencia progresa. La mayoría de los fenómenos de la naturaleza son muy complicados; y cuando los efectos de todas las causas conocidas se estiman con exactitud, y se ponen a un lado, los hechos residuales aparecen constantemente en forma de fenómenos enteramente nuevos y llevan a las conclusiones más importantes.

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