Il futuro della statistica

Questa domanda mi è venuta in mente durante una lezione pubblica su questioni irrisolte in matematica. È noto che ci sono ancora molte domande matematiche irrisolte. Mi ha fatto pensare a quali siano i problemi irrisolti nelle statistiche. Dopo aver trascorso un po 'di tempo a cercare su questo argomento su Google, non credo che esista una discussione relativamente dettagliata su questa domanda. Quindi, mi piacerebbe davvero sentire cosa ne pensano le persone. Dove sta andando la statistica come disciplina? Dovremmo dedicare più tempo al miglioramento della teoria o dovremmo concentrarci su come analizzare dati specifici raccolti da tutti i tipi di esperimenti scientifici? Ogni pensiero su questo è molto apprezzato. Grazie!

A mio avviso, avendo vagato ai margini delle statistiche vicino alle scienze sociali , le statistiche dovrebbero parlare di più e relazionarsi meglio con altre discipline e gli statistici dovrebbero dedicare più tempo all'apprendimento di come comunicare meglio (a) per cosa sono utili, (b ) cosa significano le loro scoperte in termini di tale disciplina, (c) perché queste altre discipline stanno meglio collaborando con gli statistici piuttosto che senza di loro. Non so se il futuro della statistica dipende da questo, ma ci sono state troppe opportunità dimenticate nella sua breve storia, con altre discipline che hanno inventato i propri metodi statisticiquando le statistiche proprie non sono in grado di fornire. Quasi ogni altra disciplina scientifica / di ricerca, dalla biologia all'antropologia, dalla psichiatria all'ingegneria strutturale, può facilmente mettere un elenco di 5-10-20 domande aperte a cui vorrebbe che le statistiche rispondessero.

David Cox ha spiegato tutto nella sua intervista .

@ocram indicò Q14-15. È interessante notare che ho anche trovato le sue risposte illuminanti. Ero molto scettico sull'hype dei Big Data . I fisici hanno trattato enormi quantità di dati per decenni senza molto rumore e pubblicità fastidiosa, così come i ricercatori di genetica. Ora, una volta coinvolte le persone del marketing, è Justin Bieber di statistiche. Tuttavia, Cox ha ragione nel dire che nelle scienze sociali non abbiamo mai avuto grandi serie di dati disponibili, ad eccezione della finanza quantitativa, forse. In effetti, molte tecniche di econometria sono state sviluppate specificamente per trattare piccoli campioni. Quindi è interessante ciò che uscirà dalla spinta dei Big Data, forse alcuni sviluppi entusiasmanti nelle statistiche. Penso che l'accento sarebbe posto sulle scienze sociali, dove non ci sono buoni modelli di nulla. Avere modelli cattivi e pochi dati potrebbe essere molto diverso dall'avere modelli cattivi e molti dati, forse ci sarà meno attenzione alla comprensione dei fenomeni, a favore solo di ottenere previsioni accurate attraverso un volume di dati e statistiche intelligenti.

Come pensare all'inferenza causale quando ci sono interferenze nel controllo del trattamento o effetti di equilibrio generale.