Майбутнє статистики

Це запитання мені спало на думку, коли я сидів на публічній лекції з невирішених питань з математики. Добре відомо, що існує ще багато невирішених математичних питань. Це змусило мене задуматися, що таке невирішені проблеми в статистиці. Затративши деякий час на гугле на цю тему, я не думаю, що існує досить детальне обговорення цього питання. Отже, мені дуже хотілося б почути, що люди думають про це. Куди йде статистика як дисципліна? Чи варто витрачати більше часу на вдосконалення теорії чи слід зосередитися на тому, як аналізувати конкретні дані, зібрані з усіх видів наукових експериментів? Будь-яка думка з цього приводу дуже вдячна. Дякую!

На мою думку, блукаючи в межі статистики поблизу соціальних наук , статистика повинна більше говорити і краще ставитися до інших дисциплін, а статистикам слід витрачати більше часу на те, щоб краще спілкуватися (a) для чого вони корисні, (b ) що означають їхні висновки з точки зору цієї дисципліни; (c) чому ці інші дисципліни краще працювати разом зі статистиками, ніж без них. Я не знаю, чи залежить від цього майбутнє статистики, але за її коротку історію було занадто багато втрачених можливостей, коли інші дисципліни придумували власні статистичні методиколи статистика не могла надати. Майже будь-яка інша наукова / дослідницька дисципліна, від біології до антропології, від психіатрії до структурної інженерії, може легко скласти список із 5-10-20 відкритих питань, на які хоче відповісти статистика.

Девід Кокс все це пояснив у своєму інтерв'ю .

@ocram вказав на Q14-15. Цікаво, що я також вважав його відповіді освічуючими. Я дуже скептично ставився до шуму Big Data . Фізики десятиліттями займалися величезними наборами даних без особливого шуму та дратівливої ​​реклами, як це робили дослідники генетики. Тепер, коли люди з маркетингу вплуталися, це Джастін Бібер зі статистики. Однак Кокс має рацію, що в соціальних науках у нас ніколи не було доступних великих наборів даних, за винятком кількісних фінансів. Насправді багато методів економетрики були спеціально розроблені для роботи з невеликими зразками. Таким чином, цікаво, що вийде з поштовху Big Data, можливо, деякі захоплюючі зміни в статистиці. Я думаю, що акцент робився б на соціальних науках, де немає хороших моделей нічого. Наявність поганих моделей і мало даних може бути зовсім іншим, ніж наявність поганих моделей і багато даних, можливо, буде менше уваги на розумінні явищ, на користь просто отримання точних прогнозів завдяки чистому обсягу даних та розумній статистиці.

Як думати про причинно-наслідкові умови, коли є втручання контролю лікування або загальний ефект рівноваги.