统计的逻辑 (2-2)

统计只是一种有用的工具，但绝对不是一种数学上正确的工具，它是一定程度上的理性判断，是帮助人们在99%上理性认识世界的工具，但它也会出错。其实，统计中最基础的一个核心概念P值，它的定义是当H0假设为真时，出现当前样本结果或者更极端情况的概率。用公式表达是P（Event|H0），为了数学上的统计量可以计算，我们采用了这样的一个很奇怪的概率方式。正常的情况应该是，P(H0|Event)， 基于样本结果得到原假设或者背则假设出现的概率是多大, 这样看起来更为直观，这也是大哲学家Carnap所推崇的逻辑概率。归纳在本质上是以不确定性和概率为基础的，那么归纳其实可以看成是partial演绎法，即带有不确定的部分程度演绎法。但是，不管如何，归根到底，过去的事件对未来的事件没有因果上的关系，有的只是相关，所以归根到底，统计所做的工作是在预测相关性，而不是因果性，相关不是必然，而必然的因果在归纳统计学里无法得到印证。 统计的基础是概率，概率的逻辑基础是归纳。 以后我会写篇文章具体讲讲两大类概率：客观概率（频率概率和Propensity 概率）和主观概率 （Bayesian条件概率和Carnap逻辑概率）。

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