从观测到假设：概率推理与证伪主义及其统计变体

检验假设是科学研究以及许多其他人类活动中的首要问题。如果将从数据中学习的过程置于因果关系的随机模型中，则可以对此获得更多的澄清。用庞加莱的话说，“实验方法的基本问题”就变成了解决“原因概率问题”，即根据可信度对可能导致观测结果的几个假设进行排序。这种概率方法（如今称为贝叶斯方法）不同于标准的（即频率论）假设检验统计方法。后者可以被视为实施证伪主义理想的实际尝试，而证伪主义本身可以被视为经典逻辑的反证法在实验方法中的延伸。本文提出了一些关于朴素证伪主义和常规频率论假设检验在概念和实践方面的批评，并概述了替代的概率方法。