Los peligros de la Estadística (Presentación: Jean-Guy Prévost. Traducción: Alicia García y Alejandro Almazán)
Notice bibliographique
Résumé
Corrado Gini el 9 de octubre de 1939 con ocasión de la primera reunión científica de la Societa Italiana di Statistica (SIS).Se trata, por tanto, de una alocución que marca un hito en la historia de la «escuela italiana de estadística», una corriente con la que Gini trata de reafirmar el carácter distintivo de la estadística italiana por contraposición a la orientación de la escuela anglo-sajona; en un momento además, en el que está a punto de producirse el mainstream de la disciplina.Globalmente, la escuela italiana de estadística que podemos identificar con Gini y la nebulosa de sus discípulos y colaboradores, se distingue por el interés que otorgan a la descripción de series estadísticas, con especial insistencia en la teoría de las medias, el estudio de la variabilidad y la concentración, y la relación entre variables, así como por la atención a lo que hoy se conoce como diseño de encuestas (survey design) aplicado a poblaciones.Por contraste, la corriente anglosajona, en la línea de Karl Pearson y luego de Roland Fisher, centró sus esfuerzos en la problemática del error, así como en cuestiones de muestreo y significación estadística.Ya en 1926, con ocasión de una visita a la London School of Economics, Gini había defendido los meritos de la singularidad italiana y había propuesto, de manera un poco provocativa «statistics with the least mathematical means posible», tomando directamente a contrapié la definición propuesta por Fisher un año antes en su clásico «Statistical Methods for Research Workers»: «The science of statistcs is essentially a branch of applied mathema-Nota editorial: Agradecemos a Jean-Guy Prévost su propuesta de traducir y publicar en la sección «texto clásico» el artículo de Corrado Gini: «I pericoli della statistica».
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,024 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».