Historie wojenne, w których podejmowano złe decyzje na podstawie informacji statystycznych?

Myślę, że to sprawiedliwe, że statystyki są nauką stosowaną, więc kiedy obliczane są średnie i odchylenia standardowe, dzieje się tak dlatego, że ktoś chce podjąć pewne decyzje na podstawie tych liczb.

Mam nadzieję, że po części bycia dobrym statystykiem jest w stanie „wyczuć”, kiedy można ufać przykładowym danym i kiedy jakiś test statystyczny całkowicie błędnie przedstawia prawdziwe dane, którymi jesteśmy zainteresowani. Jako programista zainteresowany analizą duże zbiory danych Uczę się trochę statystyk i teorii prawdopodobieństwa, ale nie mogę pozbyć się tego dokuczliwego uczucia, że ​​wszystkie książki, na które patrzyłem, są jak politycy, którzy wstają na scenę i mówią całą masę rzeczy, a następnie dołączają następujące wyłączenie odpowiedzialności na końcu ich wypowiedzi:

Teraz nie mówię, że to jest dobre lub złe, ale liczby mówią, że jest dobre, więc i tak powinieneś głosować na mnie.

Może to rozumiesz, ale może nie, oto pytanie. Gdzie mam znaleźć historie wojenne statystyki, gdzie niektóre decyzje były oparte na informacjach statystycznych, które później okazały się całkowicie błędne?

Nie jest to dokładnie to, o co prosisz, ale myślę, że spodobałaby Ci się praca Davida Freedmana. Wzywa BS do niewłaściwego zastosowania testów statystycznych itp. Zobacz tutaj: http://www.stat.berkeley.edu/~freedman/ . Jednym z moich ulubionych jest „Jakie jest prawdopodobieństwo trzęsienia ziemi?”.

Możesz sprawdzić ostatnią prezentację na SSRN Bernarda Blacka: „Bloopers: Jak (przeważnie) mądrzy ludzie źle rozumieją przyczynową przyczynę”. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1663404

Powiem, że podziwiam także Davida Freedmana i doceniam jego pracę. Chociaż byłem studentem UC Berkeley, kiedy tu był, zmarł, zanim zdążyłem wziąć udział w jego kursie. Możesz spojrzeć na jego zebrane prace zredagowane przez kilku innych profesorów Berkeley: „Modele statystyczne i wnioskowanie przyczynowe: dialog z naukami społecznymi”.

Wątek ten jest już starożytny, ale nadal warto opublikować wyniki ostatniego badania zatytułowanego: Bot zaindeksował tysiące badań w poszukiwaniu prostych błędów matematycznych. Wyniki są niepokojące. Nie jest to dokładnie historia wojenna, ale ilustruje ona szerzące się błędy związane z opublikowanymi recenzowanymi artykułami.http://www.vox.com/science-and-health/2016/9/30/13077658/statcheck-psychology-replication

Smutny przypadek Sally Clark .

W 1999 r. Została niesłusznie skazana za zamordowanie swoich dwóch synów po tym, jak profesor Sir Roy Meadow błędnie doszedł do wniosku, że szanse na śmierć obu jej synów z powodu zespołu nagłej śmierci niemowlęcia (SIDS) wynoszą 1 na 73 miliony, a jego zdyskredytowano Tytułowa prawo :

Jedna to tragedia, dwie są podejrzane, a trzy to morderstwo, chyba że istnieją dowody przeciwne.

Królewskie Towarzystwo Statystyczne skrytykowało dane statystyczne z dwóch powodów:

1. Niepoprawne założenie o niezależności między SIDS u rodzeństwa. To spowodowało, że obliczenia zastosowane przez Meadow - kwadrat prawdopodobieństwa pojedynczego incydentu SIDS - były nieprawidłowe.
2. Błędne przedstawianie statystyk, które prowadzi do błędu prokuratora .

Ponadto były Ray Hill wyraził obawy dotyczące jakości danych bazowych użytych do obliczenia szansy na pojedyncze zdarzenie SIDS.

Po dwóch apelacjach Clark został ostatecznie uniewinniony, ale doświadczenie utraty obu synów i poronienie sprawiedliwości pozostawiło ją bliznę psychiczną i zmarła z powodu zatrucia alkoholem w 2007 roku.