martedì, 22 Giugno 2021

Dieci grandi idee sul caso – Diaconis & Skyrms

Da non perdere

Un corso di filosofia e storia sulla scienza statistica – tenuto annualmente a Princeton – trasformato in un saggio. Dieci capitoli che sono dieci lezioni sulle idee che hanno fecondato la statistica e la sua epistemologia: il giudizio statistico, la psicologia della statistica, così come la statistica fisica e quella degli algoritmi. Il libricino (200 pagine più o meno) è, però, purtroppo, quasi una trascrizione meccanica degli schemi che i due autori usano nelle loro lezioni, brochure universitaria più che vero e proprio saggio. Manca qualsiasi tipo di dimensione narrativa – e quindi di movimento – che è ormai prerequisito anche per i manuali più tecnici, figuriamoci per quello che vuole essere un saggio divulgativo.

Per il resto il libro di Diaconis e Skyrms passa in rassegna in maniera cronologica le intuizioni dietro la formalizzazione della statistica: Gerolamo Cardano e l’ideazione del coefficiente binomiale, legata alla sua passione per i giochi di azzardo; il carteggio tra Pascal e Fermat sul valore atteso (anche questo legato a giochi di azzardo); fino ai più famosi Bayes, Bernoulli, e ai più recenti come Kahneman. La rassegna – a differenza di tanti saggi statistici che girano – dà priorità allo sguardo filosofico sulla disciplina, parte dalle domande filosofiche a cui la statistica ha provato a rispondere nel tempo; mantenendo sempre la giusta dose di distacco nei confronti di quella che è, ormai da tempo, la disciplina regina della conoscenza umana. Ogni capitolo pone domande teoretiche sulle equazioni e sui modelli statistici, o riporta alla luce l’intuizione filosofica dietro i numeri, spesso, ormai dimenticate.

Fino ad illuminare, nella seconda parte del libro, il vero punto oscuro della conoscenza statistica contemporanea, ossia l’equivoco che si nasconde dietro il termine di significatività statistica. La significatività statistica è una misura della possibilità che i risultati di un test siano dovuti al caso, piuttosto che ai fattori presi in esame. È ormai pratica abusata, dal mondo scientifico e accademico, ritenere che i risultati di un esperimento che superano il test di significatività, in quanto non casuali, debbano per forza essere generalizzabili. Diaconis e Skyrms ricordandoci che la significatività astatistica non equivale a causalità e quindi replicabilità, mettono in luce il problema di molta ricerca scientifica, incapace di ripetere i risultati valutati, affrettatamente, come non casuali. Tra la casualità e la causalità, c’è un mondo, dove la scienza ancora finisce per arrancare, e che la filosofia illuminata bazzica, invece, da secoli.

 

Titolo originale: Persi Diaconis & Brian Skyrms – Ten Great Ideas about Chance, Princeton University Press, 272  pp.

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