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Comment: Bayesian Inference: The Rodney Dangerfield of Statistics?

机译:评论:贝叶斯推断:统计的罗德尼·丹格菲尔德?

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摘要

All statisticians agree that Bayes' Theorem is the ideal way to approach statistical inference if those involved can reach agreement on the prior and likelihood. Most statisticians are open to some degree of compromise in other cases. Andy Gelman and Christian Robert raise an interesting question: Why then for so many years was Bayesian inference the Rodney Dangerfield of statistics? Why did it get so little respect, including from top intellects like William Feller? But first, was Feller representative ' of more than one idiosyncratic individual?
机译:所有统计学家都同意,如果所涉人员能够就先验和可能性达成协议,那么贝叶斯定理是进行统计推断的理想方法。在其他情况下,大多数统计学家都会有所折衷。安迪·吉尔曼(Andy Gelman)和克里斯蒂安·罗伯特(Christian Robert)提出了一个有趣的问题:为什么贝叶斯(Bayesian)这么多年来一直推论罗德尼·丹格菲尔德(Rodney Dangerfield)统计数据?为什么它受到如此少的尊重,包括威廉·费勒这样的顶级知识分子?但是首先,费勒的代表是否是一个以上特质的人?

著录项

  • 来源
    《The American statistician》 |2013年第1期|6-7|共2页
  • 作者

    Stephen Stigler;

  • 作者单位

    Department of Statistics, University of Chicago, 5734 S. University Avenue, Eckhart 102, Chicago, IL 60637;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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