Apa kutipan statistik favorit Anda?
Ini adalah wiki komunitas, jadi tolong satu kutipan per jawaban.
Apa kutipan statistik favorit Anda?
Ini adalah wiki komunitas, jadi tolong satu kutipan per jawaban.
Jawaban:
Semua model salah, tetapi ada juga yang berguna. (George EP Box)
Referensi: Box & Draper (1987), bangunan model empiris dan permukaan respons , Wiley, p. 424.
Juga: GEP Box (1979), "Robustness dalam Strategi Membangun Model Ilmiah" dalam Robustness in Statistics (Launer & Wilkinson eds.), Hlm. 202.
"Jawaban perkiraan untuk masalah yang tepat bernilai jauh lebih baik daripada jawaban yang tepat untuk masalah perkiraan." - John Tukey
"Untuk memanggil ahli statistik setelah percobaan dilakukan mungkin tidak lebih dari memintanya untuk melakukan pemeriksaan post-mortem: dia mungkin dapat mengatakan apa yang menyebabkan eksperimen itu mati."
- Ronald Fisher (1938)
Kutipan dapat dibaca di halaman 17 artikel.
RA Fisher. Ceramah Presiden oleh Profesor RA Fisher, Sc.D., FRS Sankhyā: Jurnal Statistik India (1933-1960), Vol. 4, No. 1 (1938), hlm. 14-17. http://www.jstor.org/stable/40383882
Para ahli statistik, seperti halnya para seniman, memiliki kebiasaan buruk untuk jatuh cinta pada para model mereka.
- George Box
Statistik seperti bikini. Apa yang mereka ungkapkan itu sugestif, tetapi apa yang mereka sembunyikan sangat penting.
Harun Levenstein
Di dalam Tuhan kita percaya. Yang lain harus membawa data.
(W. Edwards Deming)
Prediksi sangat sulit, terutama tentang masa depan.
- Niels Bohr
Semua generalisasi itu salah, termasuk yang ini.
Mark Twain
Jika Anda cukup menyiksa data, alam akan selalu mengaku.
--Ronald Coase (dikutip dari Coase, RH 1982. Bagaimana seharusnya para ekonom memilih? American Enterprise Institute, Washington, DC). Saya pikir sebagian besar yang mendengar kutipan ini salah paham terhadap pesan besarnya terhadap pengerukan data.
Pemikiran statistik suatu hari kelak akan menjadi kualifikasi yang diperlukan untuk kewarganegaraan yang efisien seperti kemampuan membaca dan menulis.
--HG Wells
Kombinasi beberapa data dan hasrat yang kuat untuk mendapatkan jawaban tidak memastikan bahwa jawaban yang masuk akal dapat diekstraksi dari kumpulan data tertentu
Tukey
Tidak ada pertanyaan statistik rutin, hanya statistik rutin yang dipertanyakan.
DR Cox
Statistik - Subjek yang sulit ditemukan oleh kebanyakan ahli statistik tetapi banyak dokter ahli. "Stephen S. Senn"
Peristiwa aneh mengizinkan diri mereka kemewahan yang terjadi.
Yang baik saya datang tentang:
Saya pikir jauh lebih menarik untuk hidup tanpa mengetahui daripada memiliki jawaban yang mungkin salah.
Oleh Richard Feynman ( tautan )
Dia menggunakan statistik seperti orang mabuk menggunakan tiang lampu, lebih banyak untuk mendukung daripada penerangan.
- Andrew Lang
Hal terbaik tentang menjadi ahli statistik adalah Anda bisa bermain di halaman belakang setiap orang.
- John Tukey
(Ini adalah kutipan Tukey favorit saya)
Tidak adanya bukti bukanlah bukti ketidakhadiran.
- Martin Rees ( Wikipedia )
Katakanlah Anda berdiri dengan satu kaki di oven dan satu kaki di ember es. Menurut persentase orang, Anda harus benar-benar nyaman.
-Bobby Bragan, 1963
"Mudah berbohong dengan statistik; lebih mudah berbohong tanpa statistik."
- Frederick Mosteller
Tout le monde y croit cependant, saya disait un jour M. Lippmann, mobil les expérimentateurs s'imaginent que c'est un théorème de mathématiques, dan les mathématiciens que c'est un fait expérimental.
Henri Poincaré, Calcul des probabilités (edisi ke-2, 1912), hlm. 171.
Dalam Bahasa Inggris:
Semua orang percaya pada hukum kesalahan eksponensial [ yaitu , distribusi Normal]: para peneliti, karena mereka berpikir itu dapat dibuktikan dengan matematika; dan para ahli matematika, karena mereka percaya itu telah ditetapkan oleh pengamatan.
Whittaker, ET dan Robinson, G. "Distribusi Frekuensi Normal." Ch. 8 dalam The Calculus of Observations: A Treatise on Numerical Mathematics , edisi ke-4. New York: Dover, hlm. 164-208, 1967. hlm. 179.
Dikutip di Mathworld.com .
Kekhawatiran terbesar saya adalah apa sebutannya. Saya berpikir untuk menyebutnya 'informasi,' tetapi kata itu terlalu sering digunakan, jadi saya memutuskan untuk menyebutnya 'ketidakpastian.' Ketika saya membahasnya dengan John von Neumann, dia punya ide yang lebih baik. Von Neumann mengatakan kepada saya, 'Anda harus menyebutnya entropi, karena dua alasan. Di tempat pertama fungsi ketidakpastian Anda telah digunakan dalam mekanika statistik dengan nama itu, sehingga sudah memiliki nama. Di tempat kedua, dan yang lebih penting, tidak ada yang benar-benar tahu apa itu entropi sebenarnya, jadi dalam debat Anda akan selalu mendapat keuntungan. '
Claude Elwood Shannon
Saya tidak tahu tentang terkenal, tetapi berikut ini adalah salah satu favorit saya:
Melakukan analisis data seperti minum anggur yang enak. Penting untuk memutar dan mengendus anggur, membongkar buket yang rumit dan untuk menghargai pengalaman. Menuangkan anggur tidak berhasil.
-Daniel B. Wright (2003), lihat PDF of Article .
Referensi : Wright, DB (2003). Berteman dengan data Anda: Meningkatkan cara statistik dilakukan dan dilaporkan1. British Journal of Education Psychology, 73 (1), 123-136.
Semua yang kita ketahui tentang dunia mengajarkan kita bahwa efek A dan B selalu berbeda --- di beberapa tempat desimal --- untuk setiap A dan B. Dengan demikian bertanya "apakah efeknya berbeda?" bodoh
Tukey (sekali lagi tapi yang ini adalah favorit saya)
... tentu saja, Tuhan mencintai 0,06 hampir sama dengan 0,05. Dapatkah ada keraguan bahwa Allah memandang kekuatan bukti untuk atau melawan nol sebagai fungsi yang cukup berkesinambungan dari besarnya p? (hal.1277)
Rosnow, RL, & Rosenthal, R. (1989). Prosedur statistik dan pembenaran pengetahuan dalam ilmu psikologi. American Psychologist, 44 (10), 1276-1284. pdf
Pada dua kesempatan saya telah ditanya [oleh anggota Parlemen], 'Berdoalah, Tuan Babbage, jika Anda memasukkan angka-angka yang salah ke mesin, apakah jawaban yang benar akan keluar?' Saya tidak dapat dengan tepat memahami jenis kebingungan gagasan yang dapat memancing pertanyaan semacam itu.
Charles Babbage
Subyektivis (yaitu Bayesian) menyatakan penilaiannya, sedangkan objektivis menyapu mereka di bawah karpet dengan menyebut asumsi pengetahuan, dan ia menikmati objektifitas sains yang agung.
IJ Bagus
Jangan percaya statistik apa pun yang Anda tidak palsu.
- Winston Churchill