Interpréter les données statistiques comme des preuves Statistical Evidence : A Probability Paradigm se concentre sur la loi de vraisemblance fondamentale pour résoudre bon nombre des problèmes associés à l’interprétation des données de cette manière. La statistique a longtemps négligé ce principe, ce qui a donné lieu à une méthodologie gravement défectueuse. Ce livre rétablit l’équilibre en expliquant pourquoi la science s’est accrochée à une méthodologie défectueuse malgré ses défauts bien connus. Après avoir examiné les forces et les faiblesses des travaux de Neyman et Pearson et du paradigme de Fisher, l’auteur propose un paradigme alternatif qui fournit dans la loi de vraisemblance le concept explicite de preuve absent des autres paradigmes. En même temps, ce nouveau paradigme conserve les éléments de mesure objective et de contrôle de la fréquence des résultats trompeurs, caractéristiques qui rendaient les anciens paradigmes si importants pour la science. Le paradigme de la vraisemblance conduit à des méthodes statistiques qui ont une logique convaincante et une élégante simplicité n’obligeant plus le lecteur à choisir entre les statistiques fréquentistes et bayésiennes. Langue : Anglais