Biorąc pod uwagę rygorystyczne podstawy analizy i współczesną teorię prawdopodobieństwa, uważam, że statystyki bayesowskie są proste i łatwe do zrozumienia, a statystyki częstokrzyskie są niezwykle mylące i nieintuicyjne. Wydaje się, że częstokroć naprawdę robią statystyki bayesowskie, z wyjątkiem „tajnych priorów”, które nie są dobrze umotywowane ani dokładnie zdefiniowane.
Z drugiej strony wielu wspaniałych statystyk, którzy rozumieją obie perspektywy, przypisuje perspektywę częstych, więc musi być coś, czego po prostu nie rozumiem. Zamiast poddawać się i ogłaszać, że jestem Bayesianinem, chciałbym dowiedzieć się więcej o perspektywie częstokrzyskiej, aby spróbować ją naprawdę „zaskoczyć”.
Jakie są dobre odniesienia do nauki statystyk dla osób często korzystających z rygorystycznej perspektywy? Idealnie szukam książek odpornych na twierdzenie definicji, a może trudnych zestawów problemów, które rozwiązując je, pozwolą uzyskać właściwy sposób myślenia. Przeczytałem wiele bardziej „filozoficznych rzeczy”, które można znaleźć w Internecie - strony wiki, losowe pliki pdf ze stron .edu / ~ randomprof itp. - i to nie pomogło.