Что нового в современной науке статистики, какие новые методологии
Существует несколько новых разработок в области статистики, появившихся в последние годы, включая новые методологии и инструменты, которые революционизируют способы анализа и интерпретации данных. Вот несколько примеров:
Байесовская статистика: Этот подход к статистике позволяет интегрировать предварительные знания и убеждения в статистическую модель, что делает ее мощным инструментом для принятия решений и прогнозирования. Он приобрел популярность в последние годы в связи с ростом объема больших данных и потребностью в более сложных методах моделирования.
Машинное обучение: Это область статистики и информатики, которая занимается разработкой алгоритмов, способных автоматически изучать закономерности и делать прогнозы на основе данных. Оно становится все более популярным в таких областях, как распознавание изображений и речи, и привело к развитию глубокого обучения и искусственных нейронных сетей.
Вывод причинно-следственных связей: Этот подход к статистике фокусируется на определении причинно-следственных связей между переменными, а не просто на анализе корреляций. Он приобретает все большее значение в таких областях, как здравоохранение и экономика, где понимание причинно-следственных связей необходимо для разработки эффективных мероприятий.
Аналитика больших данных: С ростом больших данных появились новые инструменты и методы для анализа и осмысления огромных массивов данных. Сюда входят такие методы, как визуализация данных, интеллектуальный анализ данных и текстовый анализ.
Непараметрическая статистика: Этот подход к статистике позволяет анализировать данные, не делая предположений о лежащем в их основе распределении. Это может быть полезно в случаях, когда данные сложны или их трудно моделировать традиционными параметрическими методами
1. Байесовская статистика
Байесовская статистика - это подход к статистическому выводу, который предполагает обновление убеждений или вероятностей относительно параметров модели на основе новых данных. Он назван в честь Томаса Байеса, математика XVIII века, который разработал фундаментальную теорию, лежащую в основе байесовского вывода.
В байесовской статистике неизвестным параметрам модели присваивается распределение вероятностей, которое представляет собой степень веры или неопределенности относительно значений этих параметров до наблюдения каких-либо данных. Это распределение обновляется на основе новых данных с помощью теоремы Байеса, которая связывает последовавшее распределение параметров (распределение после наблюдения данных) с предшествующим распределением и функцией правдоподобия (которая описывает, насколько вероятны данные при различных значениях параметров).
Одно из ключевых преимуществ байесовской статистики заключается в том, что она позволяет учитывать в анализе предварительные знания или убеждения о параметрах. Это может быть особенно полезно в случаях, когда имеется ограниченное количество данных или когда данные являются шумными или неопределенными. Она также обеспечивает естественную основу для сравнения и выбора моделей, когда различные модели могут быть оценены на основе их способности предсказывать новые данные.
Однако байесовская статистика может требовать больших вычислительных затрат и более глубоких статистических знаний и опыта, чем традиционные частотные методы. Она также зависит от спецификации предварительного распределения, которое может быть источником субъективности и неопределенности.
Несмотря на эти проблемы, байесовская статистика становится все более популярной в последние годы в связи с ростом объема больших данных и потребностью в более сложных методах моделирования. Она используется в широком спектре приложений, включая машинное обучение, финансы, здравоохранение и генетику.
2.Машинное обучение
Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта, который изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам автоматически учиться на основе данных и выполнять задачи без явного программирования. Основная идея машинного обучения заключается в том, что компьютер может изучить зависимости между входными данными и выходными данными, без необходимости явно программировать эти зависимости.
Существуют различные типы машинного обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В обучении с учителем модель обучается на основе данных, которые имеют явные метки или ответы. Примерами таких задач являются классификация, регрессия и прогнозирование. В обучении без учителя модель обучается на неструктурированных данных, без явных меток или ответов. Примерами таких задач являются кластеризация, снижение размерности и обнаружение аномалий. В обучении с подкреплением модель обучается на основе взаимодействия с окружающей средой и получает награду за правильные действия и наказание за неправильные.
Машинное обучение имеет широкий спектр применений, включая распознавание речи, обработку естественного языка, компьютерное зрение, рекомендательные системы, финансовый анализ, медицинскую диагностику, и многое другое. Одним из главных преимуществ машинного обучения является способность автоматически извлекать сложные зависимости из больших объемов данных, что позволяет создавать более точные модели и делать более точные прогнозы.
3. Каузальное умозаключение
Вывод причинно-следственной связи - это процесс формирования выводов о причинно-следственной связи между двумя или более переменными. Цель умозаключения - понять, как изменения в одной переменной вызывают изменения в другой переменной, и определить механизмы, лежащие в основе этих причинно-следственных связей.
Вывод причинно-следственных связей важен во многих областях, включая медицину, здравоохранение, социальные науки и экономику. Он используется для оценки эффективности лечения или вмешательства, выявления факторов риска заболеваний, а также для оценки влияния политики и программ.
Существует несколько подходов к установлению причинно-следственных связей, включая экспериментальные и обсервационные методы. В экспериментальных исследованиях исследователь манипулирует одной или несколькими переменными и измеряет влияние на другую переменную, контролируя при этом другие факторы, которые могут повлиять на результат. Рандомизированные контролируемые испытания являются золотым стандартом для вывода причинно-следственных связей в экспериментальных исследованиях.
В обсервационных исследованиях исследователь наблюдает за отношениями между переменными, не манипулируя ими. Обсервационные исследования можно использовать для выявления ассоциаций между переменными, но они не устанавливают причинно-следственную связь. Чтобы сделать причинно-следственные выводы из данных наблюдений, исследователи часто используют такие методы, как сопоставление показателей склонности, инструментальные переменные или анализ разницы в различиях.
Вывод причинно-следственных связей - это сложная и трудная область исследований, и зачастую трудно с уверенностью установить причинно-следственные связи. Однако, используя соответствующие методы и схемы исследования, ученые могут сделать серьезные выводы о причинно-следственных связях, что может иметь важные последствия для политики и практики.
4. Аналитика больших данных
Аналитика больших данных - это процесс изучения больших и сложных массивов данных для выявления скрытых закономерностей, корреляций и других моментов, которые могут быть использованы для улучшения процесса принятия решений. Под большими данными понимаются наборы данных, которые слишком велики и сложны для обработки традиционными системами обработки данных, для чего могут потребоваться специализированные инструменты и методы.
Аналитика больших данных обычно включает в себя несколько этапов, в том числе сбор данных, хранение данных, обработку данных и анализ данных. Первый этап - это сбор и хранение данных, которые могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными. Следующий шаг - обработка данных, которая может включать очистку, преобразование и интеграцию данных для подготовки их к анализу. Анализ данных может включать в себя широкий спектр методов, таких как статистический анализ, машинное обучение и обработка естественного языка.
Аналитика больших данных имеет множество потенциальных применений в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю и маркетинг. Например, в здравоохранении аналитика больших данных может использоваться для анализа больших массивов данных из историй болезни пациентов с целью выявления факторов риска развития заболеваний и разработки персонализированных планов лечения. В финансовой сфере аналитика больших данных может использоваться для анализа больших массивов данных о финансовых операциях с целью выявления мошенничества и принятия инвестиционных решений.
Одним из основных преимуществ анализа больших данных является его способность раскрывать такие идеи, которые было бы трудно или невозможно выявить с помощью традиционных методов анализа данных. Анализируя большие и сложные массивы данных, аналитика больших данных может помочь организациям принимать лучшие решения, оптимизировать свою деятельность и выявлять новые возможности для роста.
5. Непараметрическая статистика
Непараметрическая статистика - это отрасль статистики, которая делает минимальные предположения о базовом распределении анализируемых данных. В отличие от параметрической статистики, которая предполагает, что данные следуют определенному распределению, непараметрические методы могут быть использованы для анализа данных, которые не являются нормально распределенными или имеют неизвестное распределение.
Непараметрическая статистика может использоваться для проверки гипотез, оценки параметров и прогнозирования, и может применяться к широкому спектру типов данных, включая порядковые, номинальные и непрерывные данные. Непараметрические методы особенно полезны в случаях, когда не выполняются предположения параметрических методов или когда данные имеют выбросы или экстремальные значения.
Некоторые распространенные непараметрические методы включают тест ранговой суммы Вилкоксона, тест Крускала-Уоллиса и U-тест Манна-Уитни, которые используются для сравнения двух или более групп данных. Другие методы включают тест на знак, который используется для сравнения медианы набора данных с гипотетическим значением, и коэффициент ранговой корреляции Спирмена, который используется для измерения силы корреляции между двумя переменными.
Непараметрические методы имеют много преимуществ, включая их устойчивость к выбросам и экстремальным значениям, а также возможность применения к широкому спектру типов данных. Однако в некоторых случаях они могут быть менее эффективными, чем параметрические методы, и могут потребовать большего объема выборки для достижения того же уровня точности.
В целом, непараметрическая статистика является ценным инструментом статистического анализа и может быть использована для получения информации и принятия решений в широком спектре областей, включая биологию, экономику, психологию и социальные науки.
В целом, область статистики быстро развивается, и разрабатываются новые методологии для решения новых задач и типов данных. Поскольку сложность и объем данных продолжают расти, потребность в сложных статистических методах будет только увеличиваться.
