Essa pergunta me ocorreu quando participei de uma palestra pública sobre questões não resolvidas em matemática. É sabido que ainda existem muitas questões matemáticas por resolver. Isso me fez pensar em quais são os problemas não resolvidos nas estatísticas. Depois de passar algum tempo pesquisando esse tópico no google, não acho que exista uma discussão relativamente detalhada sobre essa questão. Por isso, eu realmente gostaria de ouvir o que as pessoas pensam sobre isso. Para onde a estatística está indo como disciplina? Deveríamos gastar mais tempo aprimorando a teoria ou devemos nos concentrar em como analisar dados específicos coletados de todos os tipos de experimentos científicos? Qualquer pensamento sobre isso é muito apreciado. Obrigado!
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Respostas:
Na minha opinião, tendo percorrido as margens da estatística perto das ciências sociais , a estatística deveria falar mais e se relacionar melhor com outras disciplinas, e os estatísticos deveriam dedicar mais tempo a aprender como comunicar melhor (a) para que são úteis (b). ) o que suas descobertas significam em termos dessa disciplina; (c) por que essas outras disciplinas são melhores trabalhando em conjunto com estatísticos do que sem elas. Não sei se o futuro da estatística depende disso, mas houve muitas oportunidades de perdão em sua curta história, com outras disciplinas inventando seus próprios métodos estatísticos.quando as estatísticas apropriadas não puderam fornecer. Quase todas as outras disciplinas científicas / de pesquisa, da biologia à antropologia, da psiquiatria à engenharia estrutural, podem facilmente colocar uma lista de 5 a 10 a 20 perguntas abertas que gostaria que as estatísticas respondessem.
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David Cox explicou tudo em sua entrevista .
O @ram apontou para Q14-15. Curiosamente, também achei suas respostas esclarecedoras. Eu era muito cético em relação ao hype do Big Data . Os físicos lidaram com enormes conjuntos de dados por décadas sem muito barulho e publicidade irritante, assim como os pesquisadores de genética. Agora, uma vez que o pessoal de marketing se envolve, é Justin Bieber, de estatísticas. No entanto, Cox tem razão em que nas ciências sociais nunca tivemos grandes conjuntos de dados disponíveis, com exceção de finanças quantitativas, talvez. De fato, muitas técnicas econométricas foram desenvolvidas especificamente para lidar com pequenas amostras. Portanto, é interessante o que sairá do impulso do Big Data, talvez alguns desenvolvimentos interessantes nas estatísticas. Eu acho que a ênfase estaria nas ciências sociais, onde não existem bons modelos de nada. Ter modelos ruins e poucos dados pode ser bem diferente de ter modelos ruins e muitos dados, talvez haja menos foco na compreensão dos fenômenos, favorecendo apenas obter previsões precisas através do grande volume de dados e estatísticas inteligentes.
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Como pensar em inferência causal quando houver interferência no controle do tratamento ou efeitos gerais de equilíbrio.
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