应用概率与统计的因果基础
摘要：统计科学（与数理统计学相对）涉及更多的是概率理论，因为它需要数据生成器的实际因果模型——即使仅为了纯粹的描述目标。统计决策理论需要更多的因果关系：理性决策是为了最小化成本并最大化利益而采取的行动，因此需要明确损失和收益的原因。因此，胜任的统计实践将逻辑、背景和概率融入科学推理和决策中，使用充满因果关系的叙述。现代统计学的创始人直观地看到并考虑到了这一现实，但在随后的统计理论中并没有得到很好的认识（而是集中于概率测度的无因果性质）。尽管如此，统计基础和基本统计学可以并且应该使用形式化的因果模型来教授。因果视图与更广泛的信息处理框架相契合，它展示了并统一了频率主义、贝叶斯和相关的基于概率的统计学基础。因果理论因此可以被看作是连接计算和背景信息的关键组成部分，对于稳健的统计培训和应用不是额外的统计学知识，而是必不可少的。
作者：Sander Greenland
论文ID：2011.02677
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2022-06-02