Rivoluzioni nelle statistiche degli ultimi 50 anni? [chiuso]

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Quali settori della statistica sono stati sostanzialmente rivoluzionati negli ultimi 50 anni? Ad esempio, circa 40 anni fa, Akaike con i colleghi ha rivoluzionato l'area della discriminazione dei modelli statistici. Circa 10 anni fa, Hyndman con i colleghi ha rivoluzionato l'area del livellamento esponenziale. Circa XX anni fa, ...

Come posso eventualmente continuare l'elenco, con anni e nomi per favore? Per statistica intendo tutti e quattro i tipi dall'indirizzo presidenziale di Bartholomew del 1995, le statistiche maggiori e minori di Chambers insieme, come quelle che figurano nel recente indirizzo presidenziale di Hand su "Statistiche moderne" e così via - qualsiasi cosa rilevante dal punto di vista professionale.

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— Andre Silva
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L'unico modo in cui puoi tenere aperta questa domanda è renderlo wiki della community, quindi seleziona il caso.
— Robin Girard,
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Tuttavia, ho la sensazione che questo sia soggettivo, polemico e richiederà una discussione estesa, per favore leggi stats.stackexchange.com/faq voto per chiudere ma ti incoraggio a porre una domanda più specifica (poiché l'idea della domanda è buona ma troppo largo).
— Robin Girard,
una delle discussioni estese che potrebbero iniziare: sei sicuro che il prof. Rob Hyndman era un ricercatore quando parzen e Rozenblatt hanno proposto il livellamento esponenziale :)?
— Robin Girard,
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Penso che con la disponibilità di computer più potenti, diversi tipi di metodi diventino improvvisamente pratici e importanti (si utilizzerebbero ad esempio alberi decisionali potenziati senza computer veloci?)
— Andre Holzner,
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Rispondere alla domanda non è in realtà una chiara indicazione che voteresti per chiudere. La gente ha visto il mio commento, ha visto la tua risposta, ... 10 risposte eterogenee molto veloci in meno di un'ora! sembra una chat room;)
— robin girard

Risposte:

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L'applicazione delle statistiche bayesiane con i metodi Monte Carlo.

— Shane
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Nel 1960 la maggior parte delle persone che eseguivano statistiche calcolavano con una calcolatrice manuale a quattro funzioni o una regola di scorrimento o manualmente; i computer mainframe avevano appena iniziato a eseguire alcuni programmi in Algol e Fortran; i dispositivi di output grafici erano rari e rozzi. A causa di questi limiti, l'analisi bayesiana è stata considerata formidabilmente difficile a causa dei calcoli richiesti. I database sono stati gestiti su schede perforate e unità nastro per computer limitate a pochi megabyte. L'educazione statistica si è concentrata inizialmente sulle formule di apprendimento per i test t e ANOVA. La pratica statistica di solito non andava al di là di tali test di ipotesi di routine (anche se alcune menti brillanti avevano appena iniziato a sfruttare i computer per un'analisi più approfondita, come esemplificato dal libro di Mosteller & Wallace sui giornali federalisti, per esempio).

Ho raccontato questa storia ben nota per ricordare che tutte le statistiche hanno subito una rivoluzione a causa dell'aumento e della diffusione della potenza di calcolo durante l'ultimo mezzo secolo, una rivoluzione che ha reso possibile quasi ogni altra innovazione nelle statistiche durante quel periodo (con la notevole eccezione dei metodi EDA su carta e matita di Tukey, come già osservato da Thylacoleo).

— whuber
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Modelli lineari generalizzati a causa del defunto John Nelder e Robert Wedderburn.

— Thylacoleo
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— Jeromy Anglim
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Che dire di SAS e spss?
— Shane,
E non dimenticare Stata.
— Thylacoleo,
Probabilmente meritevole di una sua domanda: quale pacchetto statistico ha dato il contributo più rivoluzionario alla scienza e alla pratica dell'analisi dei dati e delle statistiche?
— Jeromy Anglim,
Sarebbe eccessivamente polemico. Penso che avere una risposta qui che riconosca tutto il software statistico sia utile.
— Shane,
@Shane. Giusto. Prima usavo SPSS. Ora uso R. R ha rivoluzionato il modo in cui penso e conduco l'analisi dei dati. Ha reso divertente l'analisi dei dati. Non posso parlare troppo di Stata e SAS, quindi lo lascerò per gli altri per giustificare il motivo per cui potrebbero essere rivoluzionari.
— Jeromy Anglim,
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C'è stata una grande discussione su metaoptimize chiamata " Idee più influenti 1995 - 2005 " che contiene una grande raccolta di idee.

Quello che ho menzionato qui, e che ripeterò qui, è la "rivoluzione" nel concetto di confronti multipli, in particolare il passaggio dall'uso dei metodi FWE ai metodi FDR, per testare molte ipotesi (come in micro array o fMRI e così via)

Ecco uno dei primi articoli che hanno introdotto questa nozione alla comunità scientifica: Benjamini, Yoav; Hochberg, Yosef (1995). "Controllo del tasso di scoperta falsa: un approccio pratico e potente ai test multipli". Giornale della Royal Statistical Society

— Tal Galili
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che cos'è FWE e FDR? Suppongo che FWE sia un errore familiare, ma l'altro ??
— Henrik,
Bene, questa discussione è soggettiva, quindi chi lo sa ... Ora sul serio - FDR sta per falso tasso di scoperta (wikipedia esso)
— Tal Galili
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