लघु संस्करण: उन आंकड़ों पर रोनाल्ड फिशर के लेखन (कागजात और किताबें) का परिचय है जो उन लोगों के उद्देश्य से हैं जिनकी सांख्यिकी में कोई पृष्ठभूमि नहीं है? मैं एक "एनोटेट फिशर रीडर" की तरह कुछ सोच रहा हूं जिसका उद्देश्य गैर-सांख्यिकीविदों के लिए है।
मैं नीचे दिए गए इस प्रश्न के लिए प्रेरणा देता हूं, लेकिन चेतावनी दी जाती है कि यह लंबे समय से घुमावदार है (मुझे नहीं पता कि इसे और अधिक स्पष्ट रूप से कैसे समझाया जाए), और इसके अलावा यह लगभग निश्चित रूप से विवादास्पद है, संभवतः कष्टप्रद है, शायद यह भी उलझाने वाला है। तो कृपया, इस पोस्ट के शेष भाग को छोड़ दें जब तक कि आप वास्तव में यह नहीं सोचते कि प्रश्न (जैसा कि ऊपर दिया गया है) आगे के स्पष्टीकरण के बिना उत्तर देने के लिए बहुत कठिन है।
मैंने खुद को कई क्षेत्रों की मूल बातें सिखाई हैं, जो बहुत से लोग मुश्किल पर विचार करेंगे (जैसे रैखिक बीजगणित, अमूर्त बीजगणित, वास्तविक और जटिल विश्लेषण, सामान्य टोपोलॉजी, उपाय सिद्धांत, आदि) लेकिन अपने आप को सिखाने में मेरे सभी प्रयास विफल हो गए हैं। ।
इसका कारण यह नहीं है कि मुझे आँकड़े तकनीकी रूप से कठिन लगते हैं (या अन्य क्षेत्रों की तुलना में मैं इसके माध्यम से अपना रास्ता खोजने में कामयाब रहा हूँ), बल्कि यह कि मैं आँकड़ों को लगातार पराये पाता हूँ, अगर यह बिलकुल भी अजीब नहीं है, तो इससे कहीं अधिक मैंने खुद को पढ़ाया है।
धीरे-धीरे मुझे संदेह होने लगा कि इस विचित्रता की जड़ें ज्यादातर ऐतिहासिक हैं, और यह कि कोई है जो इस क्षेत्र को किताबों से सीख रहा है, न कि चिकित्सकों के समुदाय से (जैसा कि मामला था अगर मुझे औपचारिक रूप से आँकड़ों में प्रशिक्षित किया गया होता। ), जब तक मैं आँकड़ों के इतिहास के बारे में अधिक नहीं जान लेता, तब तक मुझे अलगाव की इस भावना का सामना नहीं करना पड़ेगा ।
इसलिए मैंने आँकड़ों के इतिहास पर कई किताबें पढ़ी हैं, और ऐसा करने से, वास्तव में मुझे यह समझाने में एक बेहतर रास्ता मिल गया है कि मैं इस क्षेत्र की अजीबता के रूप में क्या समझता हूं। लेकिन मेरे पास अभी भी इस दिशा में जाने के कुछ तरीके हैं।
आँकड़ों के इतिहास में मैंने अपनी रीडिंग से जो कुछ सीखा है, वह यह है कि आंकड़ों में विचित्र के रूप में मैं जो कुछ भी समझता हूं, उसका स्रोत एक आदमी है, रोनाल्ड फिशर।
वास्तव में, निम्नलिखित उद्धरण 1 (जो मुझे हाल ही में मिला) दोनों ही मेरी प्रतीति के अनुरूप हैं जो केवल कुछ इतिहास के बारे में बताकर मुझे इस क्षेत्र के बारे में बताने के लिए शुरू करने जा रहे हैं, साथ ही साथ फिशर पर मेरा शून्यकरण भी संदर्भ का बिंदु:
अधिकांश सांख्यिकीय अवधारणाओं और सिद्धांतों को उनके ऐतिहासिक मूल से अलग से वर्णित किया जा सकता है। "फिडुशियल प्रायिकता" के मामले के लिए, अनावश्यक रहस्योद्घाटन के बिना यह संभव नहीं है।
वास्तव में, मुझे लगता है कि यहां मेरा कूबड़, व्यक्तिपरक (निश्चित रूप से), पूरी तरह से निराधार नहीं है। फिशर ने न केवल आंकड़ों में कुछ सबसे अधिक मौलिक विचारों का योगदान दिया, वह अपने पिछले काम की अवहेलना के लिए कुख्यात था, और अंतर्ज्ञान पर अपनी निर्भरता के लिए (या तो सबूत प्रदान करता है कि शायद ही कोई और व्यक्ति थाह ले सकता है, या उन्हें पूरी तरह से छोड़ सकता है)। इसके अलावा, उनके पास 20 वीं सदी के पूर्वार्ध के अन्य महत्वपूर्ण सांख्यिकीविदों के साथ आजीवन संघर्ष था, ऐसा लगता है कि क्षेत्र में बहुत भ्रम और गलतफहमी पैदा हुई है।
इस सब से मेरा निष्कर्ष यह है कि, हां, फिशर के आधुनिक आंकड़ों में योगदान वास्तव में दूरगामी थे, हालांकि उनमें से सभी सकारात्मक नहीं थे।
मैंने यह भी निष्कर्ष निकाला है कि वास्तव में आंकड़ों के साथ अलगाव की मेरी भावना के तल पर मुझे अपने मूल रूप में कम से कम फिशर के कुछ कार्यों को पढ़ना होगा।
लेकिन मैंने पाया है कि फिशर का लेखन अभेद्यता के लिए अपनी प्रतिष्ठा तक रहता है। मैंने इस साहित्य के मार्गदर्शकों को खोजने की कोशिश की है, लेकिन, दुर्भाग्य से, जो कुछ भी मैंने पाया है, वह आंकड़ों में प्रशिक्षित लोगों के लिए अभिप्रेत है, इसलिए मेरे लिए यह समझना उतना ही मुश्किल है जितना कि इसे स्पष्ट करना है।
इसलिए इस पोस्ट की शुरुआत में सवाल।
1 स्टोन, मर्विन (1983), "फिडुकल प्रायिकता", सांख्यिकीय विज्ञान का विश्वकोश 3 81-86। विली, न्यूयॉर्क।