Известно, истина всегда и везде любит прятаться. Где она наяву в статистике? В правде – сила или в силе – правда? Статистика изобличает или скрывает правду?
Статистика – это наука о доказательствах, основанных на фактах или наука о фактах, основанных на доказательствах? Почему статистика оперирует не только достоверными, но и мнимыми и ложными фактами? Статистика не занимается исследованием или расследованием отдельно взятых фактов. Статистика – это эмпирическая, а не точная наука, занимающаяся доказательством наличия или отсутствия однородности и связи наблюдаемых показателей и признаков массовых явлений, в которой всего лишь в среднем дважды два это четыре!
Гипотетические или теоретические (их целые тысячи) и эмпирические статистические распределения (а их целые квадриллионы) – почему растёт разрыв между ними и различаются критерии оценки их сходимости? Могут ли в статистиках разных распределений применяться одни те же унифицированные конвенции, стандарты, правила и критерии оценки достоверности и точности наблюдаемых данных. Можно ли добиться сходимости и достоверности статистических данных и оценок без унификации алгоритмов, программ и методов их определения и исчисления? Конец фальсифицируемой и не реформируемой административной статистики – это многомерные и многофакторные статистики больших данных? Или это статистика фантома полной неопределённости и абсолютного хаоса, многомерные цифровые коллайдеры и корреляции которой сегодня инструментально не то, что исчислить, но и вообразить немыслимо! Может ли быть создана цифровая экономика без достоверных и унифицированных данных такой статистики?
Известно, что в науке любые методы и модели, их ранжирование и приоритеты должны определяться в зависимости от содержания изучаемого явления, а не наоборот. Но не так обстоит дело в современной эмпирической статистике. Здесь сегодня в угоду корыстной целесообразности во многих случаях форма – выше содержания, явление – выше сущности, мнение выше факта, видимость – выше случайности, случайность – выше закономерности. И в результате: пустые и плоские простые формальные линейные модели, зависимости и решения становятся важнее сложных и трудоемких корреляционных моделей, приближённые оценки предпочтительнее достоверных, измышлённые оценки – количественных, ценность субъективных данных – выше ценности объективных данных, оперативность – важнее точности, спрос на ложные оценки растёт – на точные оценки – падает. Отсюда ложь и большая ложь в статистике. Статистические трюки и фальсификации. И как общее следствие – правду никто не знает.