> Хотя концептуально аргументация Мигеля весьма резонна и так или иначе сводится к простой мысли ,что статистические модели как инструмент анализа — бяка, потому что на их основе невозможен синтез, т.е. принятие обоснованных принципиально новых решений или новых сочетаний уже известных решений по управлению системой.
Почему же невозможен? Ведь процесс познания рефлексивен. Т.е. осуществляется через рефлексию результата применения инструментальных моделей по отношению к действительности. И в этом плане стат. модели - основной способ такой рефлексии.
>Пардон, но любой опыт приобретается на основе некоторой детерминированной модели, иначе вообще будет неизвестно что мерить. Статистический подход всегда является как бы продолжением детерминированного, а не наоборот.
В смысле? Вы указываете на то, что данные "конструируются"? Это понятно, но на суть проблемы это не сказывается. Основная проблема в нашем случае - то, что мир довольно сложен и богат. Поэтому не может быть описан точно с помощью детерминистических моделей.
> И только когда логика причинно следственных связей системы нами совсем не улавливается, то можно приступать к перебору всех измеренных величин. Но так опять же мы их перебираем не все, а лишь в некоторой локальной области выделенной опять же на основе детерминированной модели.
Это так, но это не касается самой сути измерения. Например, Вы изучаете финансовые серии. В этом случае никакого контроля Вы как исследователь за данными не имеете. Есть серия - и есть Вы.
>> Второе, ключевое непонимание здесь, в прикладной работе детерминистические модели выражаются таким образом, чтобы они могли быть оценены средствами статистики. Т.е. детерминистрическая модель становится стохастической.
>В такой формулировке ИМХО абсолютно не верно. Зачем и как статистически оценивать сами модели? Всегда оценивается прогноз. Т.е. прогноз рассматривается как стохастический процесс.
Нет, просто при тестировании адекватности модели опыту основной способ - именно статистика. По крайней мере в социальных науках это так.
>Плохая тенденция в спорах скатываться на «чистые сущности», точнее не плохая, а заведомо проигрышная. Очевидно же что абсолютно случайных или абсолютно детерминированных данных не бывает. И речь всегда идет о том можно ли или нельзя пренебречь «шумами». И тут нельзя сказать что как правило шумами нельзя пренебречь.
Корректно, об этом я тоже говорил. Случайность не означает произвольность.
>Ну как же это не выбираются? Да даже в рамках чисто статистического подхода есть процедура отброса «сомнительных данных».
Да, есть. Однако, согласитесь, что имея две конкурирующие теории и некий набор данных, тестирование этих теорий осуществляется через соотнесение с данными - которые выступают в данном случае как нечто за пределами моделей. Конечно, не всё так просто. Но так по крайней мере можно думать.