Storie di guerra in cui sono state prese decisioni sbagliate sulla base di informazioni statistiche?

Penso che sia giusto dire che la statistica è una scienza applicata, quindi quando vengono calcolate le medie e le deviazioni standard è perché qualcuno sta cercando di prendere alcune decisioni sulla base di quei numeri.

Parte dell'essere un buon statistico quindi spero sia in grado di "rilevare" quando i dati del campione possono essere attendibili e quando alcuni test statistici travisano completamente i dati reali a cui siamo interessati. Essere un programmatore che è interessato all'analisi di set di big data Sto imparando di nuovo alcune statistiche e la teoria della probabilità, ma non riesco a scuotere questa fastidiosa sensazione che tutti i libri che ho visto sono un po 'come politici che si alzano sul palco e dicono un sacco di cose e poi aggiungono la seguente dichiarazione di non responsabilità al termine del loro intervento:

Ora, non sto dicendo che questo è buono o cattivo, ma i numeri dicono che è buono, quindi dovresti votare per me comunque.

Forse lo capisci, ma forse no, ecco una domanda. Dove posso trovare storie di guerra di statistici in cui alcune decisioni si basavano su alcune informazioni statistiche che in seguito si sono rivelate completamente sbagliate?

Questo non è esattamente quello che stai chiedendo, ma penso che ti piacerebbe il lavoro di David Freedman. Chiede a BS l'applicazione errata di test statistici, ecc ... Vedi qui: http://www.stat.berkeley.edu/~freedman/ . Uno dei miei preferiti è "Qual è la probabilità di un terremoto?".

Potresti dare un'occhiata a una recente presentazione su SSRN di Bernard Black, "Bloopers: come (principalmente) le persone intelligenti ottengono erroneamente l'inferenza causale". http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1663404

Dirò che ammiro anche David Freedman e apprezzo il suo lavoro. Sebbene fossi uno studente universitario di Berkeley mentre era qui, è morto prima che avessi la possibilità di seguire il suo corso. Potresti dare un'occhiata alle sue opere raccolte a cura di alcuni altri professori di Berkeley: "Modelli statistici e inferenza causale: un dialogo con le scienze sociali".

Questo thread è ora antico ma potrebbe valere la pena pubblicare i risultati di un recente studio intitolato, Un bot ha eseguito la scansione di migliaia di studi alla ricerca di semplici errori matematici. I risultati sono preoccupanti. Non è esattamente una storia di guerra, ma illustra gli errori dilaganti inerenti agli articoli pubblicati e sottoposti a revisione paritaria. http://www.vox.com/science-and-health/2016/9/30/13077658/statcheck-psychology-replication

Mi viene in mente il triste caso di Sally Clark .

Nel 1999, fu ingiustamente condannata per aver ucciso i suoi due figli dopo che fu erroneamente concluso dal professor Sir Roy Meadow che le probabilità che entrambi i suoi figli morissero per la sindrome della morte improvvisa del bambino (SIDS) erano 1 su 73 milioni e il suo omonimo ormai screditato legge :

Uno è una tragedia, due sono sospetti e tre sono omicidi, a meno che non ci siano prove del contrario.

La Royal Statistical Society ha criticato le prove statistiche su due punti:

1. L'assunzione errata di indipendenza tra SIDS nei fratelli. Ciò ha reso non valido il calcolo utilizzato da Meadow - la quadratura della probabilità per un singolo incidente SIDS.
2. Una falsa rappresentazione delle statistiche che danno origine all'errore del procuratore .

Inoltre, Ray Hill ha espresso preoccupazioni in merito alla qualità dei dati sottostanti utilizzati per calcolare la possibilità di un singolo evento SIDS.

Dopo due appelli, Clark fu infine assolto, ma l'esperienza di perdere entrambi i figli e l'aborto della giustizia la lasciarono psicologicamente sfregiato e morì di avvelenamento da alcol nel 2007.