統計学の哲学（とうけいがくのてつがく、）とは、統計学および統計的推論の数学的・概念的・哲学的な基礎および分析の研究である。たとえばは、統計学を不確実性の研究としてより一般的に分析することを主張する。この主題は、統計学およびその方法論の意味、正当化、有用性、使用と乱用、そしてデータと統計学の手法の選択と解釈を考えるにあたって生じる倫理的・認識論的論点を含む。
関心の対象となる主題 統計学の基礎は、理論統計学、その目標およびそれらの目標を達成するための最適化手法、パラメトリックな前提またはその欠如（ノンパラメトリック統計学で考慮されるもの）、基礎にある確率分布についてのモデル選択、統計学を用いた推論の意味の解釈（確率の哲学および科学哲学に関連する）の問題を含む。統計学の基礎における目標の選択と最適化の意味についての議論は、統計学の哲学の主題である。分布モデルの選択および選択の手段は統計学の哲学の主題であるのに対し、最適化の数学はノンパラメトリック統計学の主題である。 統計学が帰納的推論を行い、デイヴィッド・ヒュームが『人間本性論』のなかで初めて形式的に提起した帰納の問題を（ある意味で）解決する関連性と能力。 世論調査や製薬研究のように、コストと効率といった標本サイズに関わる問題が一般的に生じる。 実験計画における超数学的考慮、およびこれらの問題への適応は、ほとんどの実際の実験において生じる。 科学的方法の一部として、データ分析および実験計画法の動機づけと正当化が考察される。 データおよび証拠からの推論に関連する帰納的推論と論理的演繹の区別が生じる。たとえば、頻度主義的解釈がベイズ推論から導出されると比較されるときである。ただし、帰納と通常の推論との違いは一般には十分に評価されていない。 は「二つの文化」についての論文において思考の多様性を露わにし、統計学にはモデリングと予測など複数の種類の推論があると指摘した。 統計学の哲学における問題は統計学の歴史をつうじて生じる。因果性の考慮は、相関の解釈と定義、およびにおいて生じる。 統計学における客観性はしばしば真理と混同されるが、再現可能性（）として理解する方がよく、再現可能性は特定の事例において定義されなければならない。は、これを信頼が蒸発し基準に置き換えられたときに辿られる道として展開する。 認識論および医療的応用と結びついた倫理は、同じデータセットに対して異なる確率的結論に到達するために、手法を選んだりデータを変換したりするといった統計学の潜在的乱用から生じる。たとえば、頻度主義的解釈を採用すべき人物が存在しないがん患者一人に対して、統計的推論の応用がもつ意味などである。 のキャンペーンは、個人のリスクをめぐる興味深い問いのほとんどが、現在利用可能な計算能力をもってしても、決定したり解釈したりすることが極めて困難であるという問題と取り組まなければならない。
脚注
関連文献