A estrutura freqüentista é mais apropriada que a bayesiana, segundo a teoria de Popper?

Segundo Karl Popper, apenas hipóteses falsificáveis ​​são verdadeiramente científicas (citando a Wikipedia ):

nenhum número de resultados positivos no nível dos testes experimentais pode confirmar uma teoria científica, mas um único contra-exemplo é logicamente decisivo: mostra que a teoria, da qual a implicação é derivada, é falsa.

De acordo com essas premissas teóricas, qual estrutura estatística é mais apropriada, o freqüentista ou o bayesiano?

Karl Popper defendeu uma mentalidade geral que deveria ser empregada por um cientista. O teste de hipóteses nula freqüentador foi desenhado de maneira consistente com esse tipo de pensamento sobre o método científico. No entanto, isso não significa que é a única maneira de realizar testes de hipóteses! Na estrutura bayesiana, você poderia usar os fatores Bayes para comparar o modelo "nulo" com o modelo alternativo, a fim de falsificar sua hipótese (é assim que a maioria dos equivalentes bayesianos a testes freqüentistas, como BEST , funciona). Portanto, você pode realizar testes de hipóteses na estrutura bayesiana e Karl Popper não tem nada a ver com o debate bayesiano x freqüentista.

Depende do que você quer dizer que Popper não teve nada a ver com o debate.

Em certo sentido, é meio correto

Em outro sentido, é mais errado do que errado; por fim, ele rejeitou os priores ou a lógica indutiva; e ele estava intimamente conectado com esses problemas. Os fundamentos da probabilidade são geralmente considerados o seu melhor trabalho.

1. Desenvolvido e ajudado a fazer rigorosa teoria freqüentista de Von Mises
2. Desenvolvida uma lógica de confirmação, usando as funções Popper.

3. Argumentou contra a lógica indutiva e a inferência bayesiana padrão; isso é um absurdo (veja seu artigo sobre isso

4. Desenvolveu seu próprio cálculo de probabilidade semelhante a A Renyi

5. Por fim, estava interessado no debate, porque ele rejeitou as duas concepções; discutindo um retorno à interpretação de probabilidade de Kolmogorov = a interpretação física neoclássica chamada teoria da propensão

6. Conectou esses problemas ao QM
7. Geralmente considerado entre os maiores filósofos matemáticos da probabilidade (se não o maior em alguns casos) e lógicos probabilísticos
8. Mais da metade de seu melhor trabalho (leia David Miller, que estava muito confiante, contribuição do recém-publicado companheiro de Cambridge a Popper)