The Subjectivity of Scientists and the Bayesian Approach
Lingua: inglese
Editore: Wiley Apr 2001, 2001
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Neuware - Comparing and contrasting the reality of subjectivity in the work of history's great scientists and the modern Bayesian approach to statistical analysisScientists and researchers are taught to analyze their data from an objective point of view, allowing the data to speak for themselves rather than assigning them meaning based on expectations or opinions. But scientists have never behaved fully objectively. Throughout history, some of our greatest scientific minds have relied on intuition, hunches, and personal beliefs to make sense of empirical data-and these subjective influences have often aided in humanity's greatest scientific achievements. The authors argue that subjectivity has not only played a significant role in the advancement of science, but that science will advance more rapidly if the modern methods of Bayesian statistical analysis replace some of the classical twentieth-century methods that have traditionally been taught.To accomplish this goal, the authors examine the lives and work of history's great scientists and show that even the most successful have sometimes misrepresented findings or been influenced by their own preconceived notions of religion, metaphysics, and the occult, or the personal beliefs of their mentors. Contrary to popular belief, our greatest scientific thinkers approached their data with a combination of subjectivity and empiricism, and thus informally achieved what is more formally accomplished by the modern Bayesian approach to data analysis.Yet we are still taught that science is purely objective. This innovative book dispels that myth using historical accounts and biographical sketches of more than a dozen great scientists, including Aristotle, Galileo Galilei, Johannes Kepler, William Harvey, Sir Isaac Newton, Antoine Levoisier, Alexander von Humboldt, Michael Faraday, Charles Darwin, Louis Pasteur, Gregor Mendel, Sigmund Freud, Marie Curie, Robert Millikan, Albert Einstein, Sir Cyril Burt, and Margaret Mead. Also included is a detailed treatment of the modern Bayesian approach to data analysis. Up-to-date references to the Bayesian theoretical and applied literature, as well as reference lists of the primary sources of the principal works of all the scientists discussed, round out this comprehensive treatment of the subject.Readers will benefit from this cogent and enlightening view of the history of subjectivity in science and the authors' alternative vision of how the Bayesian approach should be used to further the cause of science and learning well into the twenty-first century.; Wie objektiv arbeiten Naturwissenschaftler Wieviel von ihren eigenen Ansichten, Träumen und Wünschen lassen sie in ihre Interpretationen einfließen Die Autoren dieses Bandes untersuchten im Hinblick auf diese Fragen die Biographien namhafter Forscher von Galilei über Darwin bis Einstein. Ihre Beobachtungen sind aufschlußreich und bezeichnend für den naturwissenschaftlichen Alltag. Schlußfolgernd erläutern die Autoren, wie man heutzutage Bayes-Ansätze ausnutzen könnte, um subjektive Entscheidungen aus der wissenschaftlichen Forschung möglichst auszuklammern.…
Codice articolo 9780471396857
- Titolo
- The Subjectivity of Scientists and the Bayesian Approach
- Autore
- S James Press
- Editore
- Wiley Apr 2001
- Anno di pubblicazione
- 2001
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471396850
- ISBN 13
- 9780471396857
- Peso dell'articolo
- 535 grammi
- Dimensioni
- 243x161x19 mm
Scientists and researchers are taught to analyze their data from an objective point of view, allowing the data to speak for themselves rather than assigning them meaning based on expectations or opinions. But scientists have never behaved fully objectively. Throughout history, some of our greatest scientific minds have relied on intuition, hunches, and personal beliefs to make sense of empirical data-and these subjective influences have often aided in humanity's greatest scientific achievements. The authors argue that subjectivity has not only played a significant role in the advancement of science, but that science will advance more rapidly if the modern methods of Bayesian statistical analysis replace some of the classical twentieth-century methods that have traditionally been taught.
To accomplish this goal, the authors examine the lives and work of history's great scientists and show that even the most successful have sometimes misrepresented findings or been influenced by their own preconceived notions of religion, metaphysics, and the occult, or the personal beliefs of their mentors. Contrary to popular belief, our greatest scientific thinkers approached their data with a combination of subjectivity and empiricism, and thus informally achieved what is more formally accomplished by the modern Bayesian approach to data analysis.
Yet we are still taught that science is purely objective. This innovative book dispels that myth using historical accounts and biographical sketches of more than a dozen great scientists, including Aristotle, Galileo Galilei, Johannes Kepler, William Harvey, Sir Isaac Newton, Antoine Levoisier, Alexander von Humboldt, Michael Faraday, Charles Darwin, Louis Pasteur, Gregor Mendel, Sigmund Freud, Marie Curie, Robert Millikan, Albert Einstein, Sir Cyril Burt, and Margaret Mead. Also included is a detailed treatment of the modern Bayesian approach to data analysis. Up-to-date references to the Bayesian theoretical and applied literature, as well as reference lists of the primary sources of the principal works of all the scientists discussed, round out this comprehensive treatment of the subject.
Readers will benefit from this cogent and enlightening view of the history of subjectivity in science and the authors' alternative vision of how the Bayesian approach should be used to further the cause of science and learning well into the twenty-first century.
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Informazioni sull’autore
JUDITH M. TANUR is Distinguished Teaching Professor in the Department of Sociology at the State University of New York at Stony Brook. She is also the editor of Statistics: A Guide to the Unknown and Questions About Questions: Inquiries into the Cognitive Bases of Surveys.
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