Version courte: existe-t-il une introduction aux écrits de Ronald Fisher (articles et livres) sur les statistiques qui s'adresse à ceux qui ont peu ou pas de connaissances en statistiques? Je pense à quelque chose comme un "lecteur Fisher annoté" destiné aux non-statisticiens.
J'explique la motivation de cette question ci-dessous, mais sachez qu'elle est de longue haleine (je ne sais pas comment l'expliquer plus succinctement), et en plus c'est presque certainement controversé, peut-être ennuyeux, peut-être même exaspérant. Alors s'il vous plaît, sautez le reste de ce post à moins que vous ne pensiez vraiment que la question (comme indiqué ci-dessus) est trop laconique pour être répondue sans autre clarification.
Je me suis enseigné les bases de nombreux domaines que beaucoup de gens jugeraient difficiles (par exemple, l'algèbre linéaire, l'algèbre abstraite, l'analyse réelle et complexe, la topologie générale, la théorie des mesures, etc.) Mais tous mes efforts pour m'enseigner moi-même les statistiques ont échoué .
La raison en est non pas que je trouve les statistiques techniquement difficiles (ou plus que les autres domaines dans lesquels j'ai réussi à trouver mon chemin), mais plutôt que je trouve les statistiques toujours étrangères , sinon carrément bizarres , beaucoup plus que tout autre autre domaine que je me suis enseigné.
Lentement, j'ai commencé à soupçonner que les racines de cette bizarrerie sont principalement historiques et que, en tant que personne qui apprend ce domaine à partir de livres, et non d'une communauté de praticiens (comme cela aurait été le cas si j'avais été formellement formé aux statistiques ), Je ne dépasserais jamais ce sentiment d'aliénation avant d'en savoir plus sur l' histoire des statistiques.
J'ai donc lu plusieurs livres sur l'histoire des statistiques, et cela a, en fait, fait beaucoup de chemin pour expliquer ce que je perçois comme l'étrangeté du champ. Mais j'ai encore du chemin à faire dans cette direction.
L'une des choses que j'ai apprises de mes lectures dans l'histoire des statistiques est que la source d'une grande partie de ce que je perçois comme bizarre dans les statistiques est un homme, Ronald Fisher.
En fait, la citation suivante 1 (que je n'ai trouvée que récemment) est très en accord avec ma prise de conscience que ce n'est qu'en fouillant dans une certaine histoire que j'allais commencer à donner un sens à ce domaine, ainsi que ma mise à zéro sur Fisher comme mon point de référence:
La plupart des concepts et théories statistiques peuvent être décrits séparément de leurs origines historiques. Cela n'est pas possible, sans mystification inutile, dans le cas de la "probabilité fiduciaire".
En effet, je pense que mon intuition ici, bien que subjective (bien sûr), n'est pas entièrement infondée. Fisher a non seulement contribué à certaines des idées les plus importantes en statistique, il était connu pour son mépris des travaux antérieurs et pour sa confiance en l'intuition (soit en fournissant des preuves que presque personne d'autre ne pouvait sonder, soit en les omettant complètement). En outre, il a eu des querelles à vie avec de nombreux autres statisticiens importants de la première moitié du 20e siècle, des querelles qui semblent avoir semé beaucoup de confusion et de malentendus sur le terrain.
Ma conclusion à partir de tout cela est que, oui, les contributions de Fisher aux statistiques modernes étaient en effet de grande envergure, même si elles n'étaient pas toutes positives.
J'ai également conclu que pour vraiment aller au fond de mon sentiment d'aliénation avec les statistiques, je devrai lire au moins certaines des œuvres de Fisher, dans leur forme originale.
Mais j'ai trouvé que l'écriture de Fisher est à la hauteur de sa réputation d'impénétrabilité. J'ai essayé de trouver des guides sur cette littérature, mais, malheureusement, tout ce que j'ai trouvé est destiné à des personnes formées en statistique, il est donc aussi difficile pour moi de comprendre que ce qu'il prétend élucider.
D'où la question au début de ce billet.
1 Stone, Mervyn (1983), "Fiducial probabilité", Encyclopedia of Statistical Sciences 3 81-86. Wiley, New York.