|
很多年前的一天,我坐在密西根州立大学自己的办公室,我的同事老Jim(James F. Hannan, https://stt.natsci.msu.edu/events/lecture-series/james-francis-hannan-lecture-series/)悄然出现在我的门外,手里拿着工科统计课的一本教科书,指着某页上的脚注让我读。我就读出了那句话:"In Statistics it is often true that log(xy)=logx+logy" (在统计学里,log(xy)=logx+logy 往往是对的),老Jim满脸坏笑地问我怎么看这句话,我一时反应不过来,就等他抖包袱。
见我发傻,老Jim就不难为我了,说 "What about in Mathematics it is ALWAYS true that log(xy)=logx+logy? So to have the so-called statistical thinking is to say nothing with certainty?" (为什么不说在数学里,log(xy)=logx+logy 永远是对的呢?难道有了所谓的统计思维就要什么都说不准吗?)
老Jim的幽默非常形象,我一直记到了现在。确实有些统计学者刻意培养自己“不把话说绝对”的习惯,以区别于数学家。比如少用,甚至不用正确/错误(correct/wrong), 对/错(true/false)这类词,因为只有“头脑僵化,保守,与现实世界脱节”的数学家才用这种绝对的形容词,统计学家要“不绝对,有开放思维”。
撇清自己,避嫌数学带来的一个间接作用,是很多统计期刊没有任何难为情地宣布,不再努力确保发表的论文中定理证明的正确性,而只关注论文的“创新性”。这样,统计论文只要大胆提出新方法,定理就可以不受数学正确性的约束了。
统计期刊的这个现状,也不仅仅是因为蓄意和数学划清界限。有能力判断统计论文的定理证明正确与否的审稿人,目前还在世的,我感觉世界范围也不会超过200人。而统计期刊每年投稿的论文绝对超过五位数字,足以把有功底的这些统计学家累死在审稿中。何况这些人当中,还有一部分是成名前的张益唐,“影响力低”。
去数学化的另一个后果,就是谁仔细看别人论文的定理证明细节,发现错误,就可能被当作故意找麻烦,添堵。结果就是约定成俗,基本没人留意任何论文证明的对错了。现在很多统计学家都有自己的一个白名单,只有这个名单上的作者,其论文才值得一读。
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-10-4 16:20
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社