सांख्यिकी एक मशीन है ... बोली


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मुझे आगामी सम्मेलन में गैर-सांख्यिकीविदों को एक परियोजना पेश करने की आवश्यकता होगी और मैं एक उद्धरण को शामिल करना चाहूंगा जिसे मैंने एक बिंदु पर पढ़ा है जो आंकड़ों और एक मशीन के बीच तुलना करता है जो अयस्क की प्रक्रिया करता है। कारण यह है कि मैं सांख्यिकी की क्षमताओं और दर्शकों के लक्ष्यों के बीच एक निश्चित संबंध पर जोर देना चाहता हूं।

मैं उद्धरण नहीं खोज सकता, और उम्मीद कर रहा था कि कोई मुझे इसके लिए संदर्भ देने में सक्षम होगा। यह निम्नलिखित पंक्तियों के साथ कुछ है:

अयस्क से सोना निकालने के मामले पर विचार करें। एक अच्छी सोने की निकासी मशीन की उम्मीद यह है कि यह बिना कचरे के अयस्क से सोने को अलग करता है। यदि हम मूल रूप से अयस्क में मौजूद नहीं थे, तो हम सोने को निकालने में विफल होने के लिए इस मशीन की आलोचना नहीं करेंगे, और न ही हम इसे बहुत कठोर रूप से आंकेंगे, यदि यह अयस्क से सोने को केवल एक मिनट की मात्रा में निकालने में विफल रहा हो। इसी तरह, आँकड़े एक मशीन है जो डेटा से जानकारी निकालती है। आंकड़े जानकारी नहीं बना सकते हैं, डेटा में वह होना चाहिए।

मेरा मानना ​​है कि फिशर के कारण यह उद्धरण है, और वह खुद और मशीन ऑपरेटर के बीच समानता पर ध्यान देता है। मुझे लगता है कि वह जो बिंदु बनाता है वह यह है कि अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए उसे विशेष रूप से प्रतिभाशाली होने की आवश्यकता नहीं है जब तक कि उसका सांख्यिकीय तंत्र स्मार्ट नहीं है।

किसी भी सहायता की सराहना की जाएगी। यदि संभव हो तो कृपया पूर्ण उद्धरण प्रदान करें।

उद्धरण का विवरण (उत्तर पाए जाने के बाद जोड़ा गया):

चयनित उत्तर का नेतृत्व करने के बाद, मैंने उद्धरण के साथ पेपर पाया। यह है:

  • फिशर, आरए (1947)। प्रायोगिक डिजाइन के सिद्धांत का विकास। प्रोक। इंट का। सांख्यिकीविद। आत्मविश्वास। वाशिंगटन, 3, 434-439।

यह यहां मुफ्त में पाया जा सकता है , फिशर के एकत्र किए गए कार्यों के डिजिटल अभिलेखागार में। यह एक सम्मेलन भाषण है जो उन्होंने 1947 में बनाया था।


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सोने को निकालने से संबंधित एक फिशर उद्धरण है (' एक सांख्यिकीविद् एक रसायनज्ञ नहीं है ... ' की तर्ज पर (कुछ ऐसा शुरू करना ) जैसे कुछ खत्म करना ... उसका काम केवल यह पैदा करना है कि उसमें क्या है '), लेकिन मैं इंटरनेट पर इसका पता नहीं लगा सकते।
Glen_b -Reinstate मोनिका

यह मेरे दिमाग में जो था, उसके काफी करीब है। शायद किसी को पता है कि क्या @Glen_b अधिक सटीक बात कर रहा है?
डेथकिल

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@Glen_b: आप जिस उद्धरण का उल्लेख कर रहे हैं, वह निम्न है: "सांख्यिकीविद् अब किसी भी बेकार सामग्री से सोने का उत्पादन करने की अपेक्षा की जाने वाली कीमियागर नहीं है। वह एक केमिस्ट की तरह है जो वास्तव में यह मानने में सक्षम है कि इसमें कितना मूल्य है। और इस राशि को निकालने में सक्षम है, और नहीं " । मैं मूल स्रोत नहीं मिल सकता है, हालांकि, "बायोमेट्रिक अनुसंधान के क्षेत्र में उन्नत सांख्यिकीय तरीकों" (राधाकृष्ण राव, जॉन विले एंड संस, इंक, न्यूयॉर्क, एन पी 1952) के जेएन Spuhler की समीक्षा में केवल एक उद्धरण
EagleV_Attnam

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@EagleV_Attnam धन्यवाद, यह निश्चित रूप से लगता है कि यह वही है जो मैंने देखा है।
Glen_b -Reinstate मोनिका

तुम्हारा एक सुंदर सादृश्य है कि मैं अपनी कुछ बातों के लिए उद्धृत करना बुरा नहीं मानूंगा। मुझे फिशर या राव के संस्करणों की तुलना में गैर-सांख्यिकीविदों के लिए अधिक प्रभावी लगता है।
थॉमस स्पाइडेल

जवाबों:


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Title   Statistical Design
Springer Texts in Statistics
Author  George Casella
Edition illustrated
Publisher   Springer, 2008
ISBN    0387759654, 9780387759654

... प्रस्तावना के पहले पृष्ठ में इस उपमा का संदर्भ देता है। वह फिशर का हवाला देता है, 1947। मेरे पास केवल Google पुस्तकें हैं, और संदर्भ अनुभाग ऊपर केला संदर्भ से बाहर रखा गया है। इसलिए, मैं फिशर, 1947 को ट्रैक करने में सक्षम नहीं था, लेकिन एक कल्पना करता है कि यह प्रयोगों के डिजाइन में है


क्या यह @fgnu द्वारा नीचे दिए गए उत्तर में उपमा की तरह प्रतीत होता है, या यह मेरे द्वारा दिए गए विवरण के अनुसार अधिक है?
डेथकिल

ऊपर वर्णित विवरण के अनुसार। ऑरे। गोल्ड।
रुसलपिएरेस

हाँ! यह एक अच्छा नेतृत्व प्रतीत होता है। यहां दिया गया कागज , जो एक लंबे भाषण का परिचय है (ऐसा लगता है) कि मैं क्या देख रहा था। इसमें कीमिया के @ glen_b के स्मरण का भी फ्लेवर है।
डेथकिल

और मैं कास्टेला की पुस्तक प्राप्त करने के बाद पुष्टि करता हूं कि यह पेपर वह स्रोत है जिसका उन्होंने उल्लेख किया था।
डेथकिल

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संदर्भ के लिए आप कास्टेला द्वारा प्रदान किया गया पूरा संदर्भ प्रदान करेंगे? यह एक दिलचस्प उद्धरण है।
रुसलपिएरेस
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