Interpretazione dei dati statistici come evidenza Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm si concentra sulla legge di verosimiglianza, fondamentale per risolvere molti dei problemi associati all'interpretazione dei dati in questo modo. La statistica ha a lungo trascurato questo principio, risultando in una metodologia gravemente difettosa. Questo libro ristabilisce l'equilibrio spiegando perché la scienza si è aggrappata a una metodologia difettosa nonostante i suoi ben noti difetti. Dopo aver esaminato i punti di forza e di debolezza del lavoro di Neyman e Pearson e il paradigma di Fisher, l'autore propone un paradigma alternativo che fornisce nella legge di verosimiglianza il concetto esplicito di evidenza mancante negli altri paradigmi. Allo stesso tempo, questo nuovo paradigma conserva gli elementi di misurazione oggettiva e di controllo della frequenza dei risultati fuorvianti, caratteristiche che hanno reso i vecchi paradigmi così importanti per la scienza. Il paradigma della verosimiglianza porta a metodi statistici che hanno una logica convincente e un'elegante semplicità, non costringendo più il lettore a scegliere tra statistica frequentista e bayesiana. Lingua: Inglese