आपका पसंदीदा सांख्यिकीय उद्धरण क्या है?
यह सामुदायिक विकि है, इसलिए कृपया प्रति उत्तर एक उद्धरण दें।
जवाबों:
सभी मॉडल गलत हैं, लेकिन कुछ उपयोगी हैं। (जॉर्ज ईपी बॉक्स)
संदर्भ: बॉक्स और ड्रेपर (1987), अनुभवजन्य मॉडल-निर्माण और प्रतिक्रिया सतहों , विली, पी। 424।
इसके अलावा: जीईपी बॉक्स (1979), "साइंटिफिक स्ट्रैटेजी इन द स्ट्रेटेजी ऑफ साइंटिफिक मॉडल बिल्डिंग" रोबस्टनेस इन स्टैटिस्टिक्स (लूनर एंड विल्किंसन एड।), पी। 202।
"सही समस्या के लिए एक अनुमानित उत्तर एक अनुमानित समस्या के सटीक उत्तर की तुलना में अधिक अच्छे सौदे के लायक है।" - जॉन टुकी
"प्रयोग किए जाने के बाद सांख्यिकीविद् को बुलाने के लिए पोस्टमार्टम परीक्षा देने के लिए कहने से ज्यादा कुछ नहीं हो सकता है: वह यह कहने में सक्षम हो सकता है कि प्रयोग क्या मर गया।"
- रोनाल्ड फिशर (1938)
उद्धरण को लेख के पेज 17 पर पढ़ा जा सकता है।
आरए फिशर। प्रोफेसर आरए फिशर, Sc.D., FRS Sankhyā द्वारा भारतीय राष्ट्रपति का पता : सांख्यिकी का भारतीय जर्नल (1933-1960), वॉल्यूम। 4, नंबर 1 (1938), पीपी। 14-17। http://www.jstor.org/stable/40383882
कलाकारों की तरह, सांख्यिकीविदों को अपने मॉडलों के साथ प्यार में पड़ने की बुरी आदत है।
- जॉर्ज बॉक्स
सांख्यिकी बिकनी की तरह हैं। वे जो प्रकट करते हैं वह विचारोत्तेजक है, लेकिन जो वे छिपाते हैं वह महत्वपूर्ण है।
-ऑरन लेवेनस्टीन
हम ईश्वर में विश्वास करते हैँ। अन्य सभी को डेटा लाना होगा।
(डब्ल्यू। एडवर्ड्स डेमिंग)
भविष्यवाणी बहुत मुश्किल है, खासकर भविष्य के बारे में।
- नील्स बोह्र
सभी सामान्यीकरण गलत हैं, इसे भी मिलाकर।
मार्क ट्वेन
यदि आप डेटा को पर्याप्त यातना देते हैं, तो प्रकृति हमेशा कबूल करेगी।
- रोनाल्ड कोसे (कोसे, आरएच 1982 से उद्धृत। अर्थशास्त्रियों को कैसे चुना जाना चाहिए? अमेरिकन एंटरप्राइज इंस्टीट्यूट, वाशिंगटन, डीसी)। मुझे लगता है कि इस उद्धरण को सुनने वाले अधिकांश लोग डेटा ड्रेजिंग के खिलाफ इसके गहन संदेश को गलत समझते हैं।
सांख्यिकीय सोच एक दिन कुशल नागरिकता के लिए आवश्यक योग्यता होगी जितना कि पढ़ने और लिखने की क्षमता।
--एचजी वेल्स
कुछ डेटा के संयोजन और एक उत्तर की इच्छा होने से यह सुनिश्चित नहीं होता है कि डेटा के किसी निकाय से एक उचित उत्तर निकाला जा सकता है
Tukey
कोई नियमित सांख्यिकीय प्रश्न नहीं हैं, केवल संदिग्ध सांख्यिकीय दिनचर्या है।
डॉ। कॉक्स
सांख्यिकी - एक ऐसा विषय जो अधिकांश सांख्यिकीविदों को कठिन लगता है, लेकिन कौन से चिकित्सक इसके विशेषज्ञ हैं। "स्टीफन एस। सन्नी"
अजीब घटनाएं खुद को घटित होने की विलासिता की अनुमति देती हैं।
एक अच्छा मैं आया था:
मुझे लगता है कि यह जवाब देने के बजाय जानने के लिए जीना बहुत दिलचस्प है जो गलत हो सकता है।
रिचर्ड फेनमैन द्वारा ( लिंक )
वह एक शराबी आदमी की तरह आंकड़ों का उपयोग करता है, एक दीपक पद का उपयोग करता है, रोशनी की तुलना में समर्थन के लिए अधिक।
- एंड्रयू लैंग
एक सांख्यिकीविद् होने के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि आपको हर किसी के पिछवाड़े में खेलने को मिलता है।
- जॉन टुकी
(यह मेरी पसंदीदा टकी बोली है)
अभावों का अभाव अनुपस्थिति का प्रमाण नहीं है।
- मार्टिन रीस ( विकिपीडिया )
कहते हैं कि आप ओवन में एक पैर और बर्फ की बाल्टी में एक पैर के साथ खड़े थे। प्रतिशत लोगों के अनुसार, आपको पूरी तरह से आरामदायक होना चाहिए।
-बोबी ब्रगन, 1963
Tout le monde y croit cognant, me disait un magazine M. Lippmann, car les expérimentateurs s'imaginent que c'est un théorème de mathématiques, et les mathmmaticiens que c'est un faitéééental।
हेनरी पॉइंकेरे, कैलकुलेशन डेस प्रोबेबिलिटेस (द्वितीय संस्करण, 1912), पी। 171।
अंग्रेजी में:
हर कोई त्रुटियों के घातीय कानून में विश्वास करता है [ अर्थात , सामान्य वितरण]: प्रयोग करने वाले, क्योंकि उन्हें लगता है कि यह गणित द्वारा सिद्ध किया जा सकता है; और गणितज्ञ, क्योंकि वे मानते हैं कि यह अवलोकन द्वारा स्थापित किया गया है।
व्हिटकेकर, ईटी और रॉबिन्सन, जी। "सामान्य आवृत्ति वितरण।" अ। टिप्पणियों की गणना में 8: संख्यात्मक गणित पर एक ग्रंथ , 4 वां संस्करण। न्यूयॉर्क: डोवर, पीपी। 164-208, 1967. पी। 179।
Mathworld.com पर उद्धृत ।
मेरी सबसे बड़ी चिंता यह थी कि इसे क्या कहा जाए। मैंने इसे 'जानकारी' कहने के बारे में सोचा, लेकिन यह शब्द अत्यधिक उपयोग किया गया था, इसलिए मैंने इसे 'अनिश्चितता' कहने का फैसला किया। जब मैंने जॉन वॉन न्यूमैन के साथ इस पर चर्चा की, तो उनके पास एक बेहतर विचार था। वॉन न्यूमैन ने मुझसे कहा, 'आपको इसे एंट्रोपी कहना चाहिए, दो कारणों से। पहले स्थान पर आपके अनिश्चित कार्य का उपयोग उस नाम के तहत सांख्यिकीय यांत्रिकी में किया गया है, इसलिए इसका पहले से ही एक नाम है। दूसरे स्थान पर, और अधिक महत्वपूर्ण, कोई भी वास्तव में नहीं जानता है कि वास्तव में एंट्रॉपी क्या है, इसलिए एक बहस में आपको हमेशा फायदा होगा। '
क्लाउड एलवुड शैनन
मैं प्रसिद्ध के बारे में नहीं जानता, लेकिन निम्नलिखित मेरे पसंदीदा में से एक है:
डेटा विश्लेषण का संचालन एक ठीक शराब पीने की तरह है। जटिल गुलदस्ता को अनपैक करने और अनुभव की सराहना करने के लिए, शराब को सूँघना और सूँघना महत्वपूर्ण है। शराब का काम नहीं करता।
-डैनियल बी राइट (2003), पीडीएफ ऑफ आर्टिकल देखें ।
संदर्भ : राइट, डीबी (2003)। अपने डेटा के साथ दोस्त बनाना: आंकड़ों का संचालन और रिपोर्ट 1 कैसे बेहतर हो। ब्रिटिश जर्नल ऑफ एजुकेशनल साइकोलॉजी, 73 (1), 123-136।
दुनिया के बारे में हम सभी जानते हैं कि A और B के प्रभाव हमेशा अलग-अलग होते हैं --- किसी दशमलव स्थान में --- किसी A और B के लिए। इस प्रकार पूछना "क्या प्रभाव अलग हैं?" मूर्ख है।
टुकी (फिर से लेकिन यह मेरा पसंदीदा है)
... निश्चित रूप से, भगवान को .06 से उतना ही प्यार है जितना कि .05 से। क्या कोई संदेह हो सकता है कि भगवान पी के परिमाण के एक निरंतर निरंतर कार्य के रूप में या शून्य के खिलाफ सबूत की ताकत को देखते हैं? (P.1277)
रोसावे, आरएल, और रोसेंथल, आर। (1989)। सांख्यिकीय प्रक्रियाएं और मनोवैज्ञानिक विज्ञान में ज्ञान का औचित्य। अमेरिकन मनोवैज्ञानिक, 44 (10), 1276-1284। पीडीएफ
दो अवसरों पर मुझसे पूछा गया है [संसद सदस्यों द्वारा], 'प्रार्थना करें, श्री बैबेज, अगर आप मशीन में गलत आंकड़े डालते हैं, तो क्या सही उत्तर सामने आएंगे?' मैं उस तरह के विचारों के भ्रम को सही तरीके से स्वीकार नहीं कर पा रहा हूं जो इस तरह के सवाल को भड़का सकते थे।
चार्ल्स बैबेज
व्यक्तिवादी (यानी बायेसियन) अपने निर्णयों को बताता है, जबकि वस्तुवादी उन्हें मान्यताओं को ज्ञान कहकर कालीन के नीचे फेंक देता है, और वह विज्ञान की गौरवशाली निष्पक्षता में आधार बनाता है।
आईजे गुड
किसी भी आंकड़े पर भरोसा न करें जो आपने खुद नकली नहीं किया।
-- विंस्टन चर्चिल
