पर एक नजर डालें इस पत्र कोस्मा शालिज़ी और एंड्रयू गेल्मैन से दर्शन और Bayesianism के बारे में। गेलमैन एक प्रमुख बायेसियन और शालिज़ी एक बार-बार आने वाला कलाकार है!
जरा देख भी लो इस छोटी आलोचना डालिएशालिज़ी की डालें, जहाँ वह मॉडल की जाँच की आवश्यकता को इंगित करता है और कुछ बेयसियों द्वारा प्रयुक्त डच पुस्तक तर्क का मजाक उड़ाता है।
और आखिरी, लेकिन कम से कम, मुझे लगता है कि, चूंकि आप भौतिक विज्ञानी हैं, तो आपको यह पाठ पसंद आ सकता है , जहां लेखक "कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी" (जो मुझे स्पष्ट रूप से कुछ भी नहीं पता है) की ओर इशारा करता है, जो कि बायोटिनिज़्म का विकल्प हो सकता है। , जहाँ तक मैं इसे समझ सकता हूँ (ज्यादा नहीं)।
ps: यदि आप लिंक का पालन करते हैं, विशेष रूप से अंतिम एक और पाठ के बारे में एक राय है (और लेखक के ब्लॉग पर पाठ का अनुसरण करने वाली चर्चाएँ )
ps.2: मेरा अपना इस पर है: उद्देश्य बनाम व्यक्तिपरक संभावना के मुद्दे, संभावना सिद्धांत और सुसंगत होने की आवश्यकता के बारे में तर्क के बारे में भूल जाओ। बायेसियन तरीके अच्छे होते हैं जब वे आपको अपनी समस्या को अच्छी तरह से मॉडल करने की अनुमति देते हैं (उदाहरण के लिए, एक असमान असमानता को प्रेरित करने के लिए पूर्व का उपयोग करते हुए जब एक द्विध्रुवीय संभावना होती है आदि) और वही लगातार तरीकों के लिए सही है। इसके अलावा, पी-मूल्य के साथ समस्याओं के बारे में सामान के बारे में भूल जाओ। मेरा मतलब है, पी-मूल्य बेकार है, लेकिन अंत में वे अनिश्चितता का एक उपाय हैं, इस भावना में कि फिशर ने इसके बारे में कैसे सोचा।