Las estadísticas, en particular las estadísticas frecuentistas, le indican cómo cuantificar la incertidumbre para diferentes tipos de problemas, desde la reducción de la dimensión hasta la estadística inferencial. Las estadísticas inferenciales frecuentes le permiten evaluar las pruebas y minimizar los errores de tipo I / tipo II.
El análisis de armónicos aplicado y el procesamiento de señales que ha analizado durante mucho tiempo cómo comprimir de manera óptima diferentes clases de señales ha sido útil para los neurocientíficos que desean estudiar la base / representación neuronal de X. La aproximación escasa en el procesamiento de señales comparte cierta popularidad en neurociencia teórica.
En la psicología, que yo sepa, los sistemas dinámicos han sido utilizados por aquellos que estudian la cognición encarnada.
En ambos sistemas dinámicos / procesamiento de señales, uno usualmente tiene algún modelo de ruido o interferencia para tener en cuenta cómo los sistemas se desvían del ideal. Yo diría que las estadísticas desempeñan un papel en la contabilidad del ruido de tales sistemas. Sin embargo, simplemente no veo cómo las estadísticas frecuentistas pueden jugar un papel fundamental en el desarrollo de modelos matemáticos de cognición per se.
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La teoría de la decisión estadística (no solo la teoría de la decisión bayesiana como en el trabajo de Tennanbaum) podría ser útil para comprender cómo las personas toman decisiones. Sin embargo, no recomiendo aplicar las ideas teóricas de decisión existentes como la minimaxidad directamente a un área de aplicación como la psicología. Dudo que las ideas estadísticas existentes en este contexto sean buenos modelos de cómo piensan los humanos: necesitarías algo nuevo.