ECONOMÍA

La inferencia bayesiana con antecedentes informativos no es inherentemente «subjetiva»


La forma rápida de decir esto es que utilizar un modelo matemático basado en información previa para establecer una distribución previa para la regresión logística no es más “subjetivo” que decidir ejecutar una regresión logística en primer lugar.

Aquí hay una versión más larga:

De vez en cuando hay gente que dice que las estadísticas bayesianas son subjetivas, bla, bla, bla, por lo que de vez en cuando vale la pena recordarle a la gente mi artículo de 2017 con Christian Hennig, Más allá de lo subjetivo y objetivo en estadística. También hay muchas buenas discusiones allí. Aquí está nuestro resumen:

Las decisiones en el análisis de datos estadísticos a menudo se justifican, critican o evitan utilizando conceptos de objetividad y subjetividad. Argumentamos que las palabras «objetivo» y «subjetivo» en el discurso estadístico se utilizan de manera poco útil, y proponemos reemplazar cada una de ellas con colecciones más amplias de atributos, reemplazando la objetividad por transparencia, consenso, imparcialidad y correspondencia con la realidad observabley la subjetividad reemplazada por conciencia de múltiples perspectivas y dependencia del contexto. Junto con la estabilidad, éstas constituyen un conjunto de virtudes que creemos que son útiles en las discusiones sobre los fundamentos y la práctica estadística.

La ventaja de estas reformulaciones es que los términos de reemplazo no se oponen entre sí y que brindan una orientación más específica sobre lo que la ciencia estadística se esfuerza por lograr. En lugar de debatir si un método estadístico determinado es subjetivo u objetivo (o debatir normativamente los méritos relativos de la subjetividad y la objetividad en la práctica estadística), podemos reconocer atributos deseables como la transparencia y el reconocimiento de múltiples perspectivas como objetivos complementarios. Demostramos las implicaciones de nuestra propuesta con ejemplos aplicados recientes de farmacología, encuestas electorales y estratificación socioeconómica. El objetivo del documento es impulsar a los usuarios y desarrolladores de métodos estadísticos hacia un uso más eficaz de diversas fuentes de información y un reconocimiento más abierto de supuestos y objetivos.

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Una información de Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science

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