Como se señala en (Aldrich & Nelson, 1984, págs. 30-31), la inferencia estadística comienza por asumir que el modelo que se va a estimar y utilizar para hacer inferencias está correctamente especificado. La presunción, i.e., el supuesto de partida, es que la teoría estadística-matemática correspondiente a tal o cual modelo estadístico es la que justifica el uso del mismo. Sin embargo, a lo planteado por los autores hay que agregar que es aún más importante que las propiedades reales del fenómeno a estudiar (establecidas por el marco científico mediante el cual se estudia) deben corresponderse en una magnitud mínima necesaria y suficiente con las propiedades matemáticas de tal o cual modelo estadístico. Los autores señalan que es bastante fácil demostrar que la especificación incorrecta del modelo tiene implicaciones realmente sustanciales, ya que todas las propiedades estadísticas de las estimaciones pueden destruirse. Para decirlo sin rodeos, la especificación incorrecta del modelo conduce a respuestas incorrectas.
Los autores también elaboran una maravilla gnoseológica en su argumentación, relativa a la justificación del difundido uso del supuesto de linealidad, estableciendo una versión modificada de la navaja de Occam, una que no implica reduccionismo filosófico, como sí lo suele ser la que utilizan, por ejemplo, los bayesianos subjetivos en los modelos parsimoniosos (y fue en ese sentido en el que la criticó también Albert Einstein):
“¿Por qué es tan popular la especificación lineal? Hay dos razones básicas (y relacionadas). En la práctica, los modelos lineales son matemáticamente simples, por lo que los estadísticos han podido aprender mucho sobre ellos, y se han escrito programas de computadora para hacer la estimación. Sobre bases teóricas, la simplicidad conduce a su adopción, justificada por una versión de la navaja de Occam: en ausencia de una guía teórica en sentido contrario, comience asumiendo el caso más simple. Así, la Navaja de Occam, por implicación, diría: Con alguna orientación teórica en sentido contrario, no asuma el caso más simple.” (Aldrich & Nelson, 1984, pág. 31).
La investigación completa se facilita en el siguiente documento:
Bayes, T. (23 de Diciembre de 1763). An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 370-418.
Bernoulli, J. (2006). The Art of Conjecturing (Together to a Friend on Sets in Court Tennis). Maryland: John Hopkins University Press.
DeGroot, M., & Schervish, M. (2012). Probability and Statistics. Boston: Pearson Education.
Dussel, E. (1991). 2. El método dialéctico de lo abstracto a lo concreto (20, 41-33, 14; 21,3-31,38) :(Cuaderno M. desde la página 14 del manuscrito, terminado a mediados deseptiembre de 1857). En E. Dussel, La producción teórica de Marx: un comentario a los grundrisse (págs. 48-63). México D.F.: Siglo XXI Editores. Obtenido de http://biblioteca.clacso.edu.ar/clacso/otros/20120424094653/3cap2.pdf
Efron, B. (1978). Controversies in the Foundations of Statistics. The American Mathematical Monthly, 231-246.
Fröhlich, N. (2012). Labour values, prices of production and the missing equalisation tendency of profit rates: evidence from the German economy. Cambridge Journal of Economics, 37(5), 1107-1126.
Frolov, I. T. (1984). Diccionario de filosofía. (O. Razinkov, Trad.) Moscú: Editorial Progreso. Obtenido de http://filosofia.org/
Maibaum, G. (1988). Teoría de Probabilidades y Estadística Matemática. (M. Á. Pérez, Trad.) La Habana, Cuba: Editorial Pueblo y Educación.
Marx, K. (1894). Capital. A Critique of Political Economy (Vol. III). New York: International Publishers.
Marx, K. (1989). Contribución a la Crítica de la Economía Política. Moscú: Editorial Progreso.
Marx, K. (2007). Elementos Fundamentales para la Crítica de la Economía Política (Grundrisse) 1857-1858 (Vol. I). (J. Aricó, M. Murmis, P. Scaron, Edits., & P. Scaron, Trad.) México, D.F.: Siglo XXI Editores.
Marx, K. (2010). El Capital (Vol. I). México, D.F.: Fondo de Cultura Económica.
Marx, K., & Engels, F. (1987). Karl Marx and Friedrich Engels Collected Works (Vol. XLII). Moscú: Progress Publishers.
Mittelhammer, R. (2013). Mathematical Statistics for Economics and Business (Segunda ed.). New York: Springer.
Perezgonzalez, J. (3 de Marzo de 2015). Fisher, Neyman-Pearson or NHST? A tutorial for teaching data testing. (L. Roberts, Ed.) Frontiers in Psychology, 6(223), 1-11. doi:10.3389/fpsyg.2015.00223
Poisson, S.-D. (2013). Researches into the Probabilities of Judgments in Criminal and Civil Cases. (O. Sheynin, Ed.) Berlin: arXiv. Obtenido de https://arxiv.org/abs/1902.02782