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戴维斯，P.L。

数据功能。 （英语） Zbl 0831.62001号

内尔统计局。 49，第2期，185-245（1995）.
本文试图为基于数据的推理提供一个形式化框架，该框架明确且一致地承认概率模型的近似性质。它基于这样的思想，即如果在模型下生成的样本与实际获得的样本非常相似，则随机模型就足够了。形式化是基于数据特征的概念。给出了将这些思想应用于不同统计领域的示例，包括位置尺度模型、密度、非参数回归、实验室间测试、自回归过程和方差分析。
该方法的四大基石是直接比较、近似、弱拓扑和简约。这种方法与许多传统统计学的方法形成了对比，后者的许多概念在数据分析的拓扑结构和常识方面在病理学上是不连续的。
内容：第一节阐述了本文的基本目的。第二节对强推理拓扑和弱常识拓扑之间的矛盾所产生的问题进行了轻松而严肃的描述。第3节涉及模型、数据和世界之间的关系。第4节对数据特征的概念和概率模型的充分性概念进行了形式化。第5节包含从数据特征角度分析的14个示例。

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MSC公司：

62A01型 统计学基础和哲学主题
2007年6月62日 数据分析（统计）（MSC2010）

关键词：

弱拓扑和强拓扑;连续性;光滑泛函;适足性区域;基于数据的推理;位置-比例模型;密度;非参数回归;实验室间试验;自回归过程;方差分析;节俭;概率模型的充分性;数据特征

软件：

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\文本｛P.L.Davies｝，Stat.Neerl。49，第2号，185--245（1995；Zbl 0831.62001）
全文： 内政部

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