유명한 통계 인용
답변:
모든 모델이 잘못되었지만 일부 모델이 유용합니다. (조지 EP 박스)
참조 : Box & Draper (1987), 경험적 모델 구축 및 반응 표면 , Wiley, p. 424.
또한 : GEP Box (1979), 통계의 견고성 (Launer & Wilkinson eds.)의 "과학 모델 구축 전략의 견고성 " , p. 202.
"올바른 문제에 대한 대략적인 답변은 대략적인 문제에 대한 정확한 답변보다 더 가치가 있습니다." -존 투키
"실험이 끝난 후 통계 학자에게 전화하는 것은 사후 검사를 수행하도록 요구하는 것 이상일 수 없다. 그는 실험이 무엇을했는지 말할 수있을 것이다."
-로널드 피셔 (1938)
인용문은 기사의 17 페이지에서 읽을 수 있습니다.
RA 피셔. RA Fisher 교수, FRS Sankhyā 교수 : 대통령 통계 (1933-1960), Vol. 4, No. 1 (1938), 14-17 쪽. http://www.jstor.org/stable/40383882
예술가들처럼 통계 학자들은 그들의 모델과 사랑에 빠지는 나쁜 습관을 가지고 있습니다.
-조지 박스
통계는 비키니와 같습니다. 그들이 드러내는 것은 암시하지만 은폐하는 것이 중요합니다.
-아론 레 벤스 타인
하나님 안에서 우리는 신뢰합니다. 다른 모든 사람들은 데이터를 가져와야합니다.
(W. 에드워즈 데밍)
특히 미래에 대한 예측은 매우 어렵습니다.
-닐스 보어
이것을 포함한 모든 일반화는 거짓입니다.
마크 트웨인
데이터를 충분히 고문하면 자연은 항상 고백합니다.
--Ronald Coase (Ronald Coase, 1982 년 Coase에서 인용. 경제학자들은 어떻게 선택해야합니까? American Enterprise Institute, Washington, DC). 이 인용문을 듣는 대부분의 사람들은 데이터 준설에 대한 심오한 메시지를 오해한다고 생각합니다.
일상적인 통계 질문은없고 의심스러운 통계 루틴 만 있습니다.
DR 콕스
통계-대부분의 통계학자가 어렵지만 많은 의사가 전문가 인 주제. "스티븐 S. 센"
이상한 사건은 그들에게 사치의 사치를 허용합니다.
- 찰리 찬
그는 술 취한 사람이 조명보다지지를 위해 램프 기둥을 사용하는 것과 같은 통계를 사용합니다.
-앤드류 랭
통계학자가되는 가장 좋은 점은 모든 사람의 뒷마당에서 놀 수 있다는 것입니다.
-존 투키
(이것은 내가 좋아하는 Tukey 인용문입니다)
오븐에서 한 발, 얼음 통에서 한 발로 서 있다고 가정하십시오. 사람들의 비율에 따르면, 당신은 완벽하게 편안해야합니다.
-바비 브라 간, 1963
"통계로 거짓말하기가 쉽다. 통계없이 거짓말하기가 더 쉽다."
-프레 더릭 모스 텔러
Mt Lippmann, 자동차 전문가, 가장 까다로운 수학, 수학 전문가, 기타 수학 전문가는 가장 빠른 실험에 도전합니다.
Henri Poincaré, Calcul des probabilités (2 판, 1912 년), p. 171.
영어로:
모든 사람은 지수의 오차 법칙 ( 즉 , 정규 분포)을 믿습니다 . 실험자들은 수학에 의해 증명 될 수 있다고 생각하기 때문에 수학자들은 관찰에 의해 설립되었다고 믿기 때문에
ET와 Whittaker, Robinson, G. "정상 주파수 분포" Ch. 관찰의 미적분학에서 8 : 수치 수학에 대한 논문 , 제 4 판. 뉴욕 : 도버, pp. 164-208, 1967. p. 179.
Mathworld.com 에서 인용 .
나의 가장 큰 관심사는 무엇을 부르는가였습니다. 나는 그것을 '정보 (information)'라고 생각했지만 그 단어가 과도하게 사용 되었기 때문에 '불확실성 (uncertainty)'이라고 불렀다. John von Neumann과 논의했을 때 더 나은 아이디어를 얻었습니다. 폰 노이만 (Von Neumann)은 '두 가지 이유로 엔트로피라고 부릅니다. 우선 불확실성 함수는 통계 역학에서 해당 이름으로 사용되었으므로 이미 이름이 있습니다. 둘째, 더 중요한 것은 엔트로피가 실제로 무엇인지 실제로 아는 사람이 없기 때문에 토론에서 항상 이점이 있습니다. '
클로드 엘우드 섀넌
나는 유명인에 대해 잘 모르지만 다음은 내가 좋아하는 것 중 하나입니다.
데이터 분석을 수행하는 것은 좋은 와인을 마시는 것과 같습니다. 와인을 소용돌이 치거나 스니핑하고 복잡한 꽃다발을 풀고 경험을 높이는 것이 중요합니다. 와인을 뭉치면 효과가 없습니다.
-Daniel B. Wright (2003), 기사 PDF 참조 .
참조 : Wright, DB (2003). 데이터와 친구 사귀기 : 통계 수행 및보고 방법 개선 1. 영국 교육 심리학 저널, 73 (1), 123-136.
우리가 세상에 대해 아는 모든 것은 A와 B의 효과가 A와 B에 대해 항상 소수 (소수의 소수점 이하)로 다르다는 것을 가르쳐줍니다. 따라서 "효과가 다른가?" 어리 석다.
Tukey (다시하지만 이것은 내가 가장 좋아하는 것입니다)
... 물론, 하나님은 .06을 거의 .05만큼 사랑합니다. 하나님이 널의 증거에 대한 증거의 강도를 p의 크기의 상당히 연속적인 함수로 보는 데 의심의 여지가 있습니까? (p.1277)
Rosnow, RL & Rosenthal, R. (1989). 심리 과학의 통계적 절차와 지식의 정당성. 미국 심리학자, 44 (10), 1276-1284. pdf
두 차례에 걸쳐 [의회 의원들]에게 '배비지 씨, 기계에 잘못된 수치를 넣으면 정답이 나옵니까?'라는 질문을 받았습니다. 그런 질문을 불러 일으킬 수있는 아이디어의 혼란을 제대로 이해하지 못했습니다.
찰스 배비지
주관 론자 (즉, 베이지안)는 그의 판단을 진술하는 반면, 객관주의자는 가정 지식을 불러 냄으로써 카펫 아래에서 그것들을 휩쓸고 과학의 영광스러운 객관성을 습득한다.
아이 제이
자신을 속이지 않은 통계는 신뢰하지 마십시오.
-윈스턴 처칠