Революции в статистике за последние 50 лет? [закрыто]

10

Какие области статистики были существенно революционизированы за последние 50 лет? Например, около 40 лет назад Акаике с коллегами произвели революцию в области дискриминации статистических моделей. Около 10 лет назад Хиндман с коллегами произвели революцию в области экспоненциального сглаживания. Около XX лет назад ...

Как я могу продолжить список, с годами и именами, пожалуйста? Под статистикой я подразумеваю все четыре типа из президентского послания Варфоломея в 1995 году, все большую и меньшую статистику Чамберса, как, например, в недавнем президентском обращении Хэнда «Современная статистика» и т. Д. - что-либо профессионально значимое.

history 
— Andre Silva
источник
Единственный способ сохранить этот вопрос открытым - это сделать его вики-сообществом, поэтому, пожалуйста, отметьте это.
— Робин Жирар
2
Тем не менее, я чувствую, что это субъективно, аргументировано и потребует расширенного обсуждения, пожалуйста, прочитайте stats.stackexchange.com/faq Я голосую, чтобы закрыть, но призываю вас задать более конкретный вопрос (поскольку идея вопроса хороша, но далеко слишком широко).
— Робин Жирар
одно из расширенного обсуждения, которое могло начаться: вы уверены, что профессор Роб Хиндман был исследователем, когда Парцен и Розенблатт предложили экспоненциальное сглаживание :)?
— Робин Жирар
1
Я думаю, что при наличии более мощных компьютеров различные виды методов внезапно становятся практичными и важными (можно ли использовать, например, деревья повышенных решений без быстрых компьютеров?)
— Andre Holzner
1
Ответ на вопрос не является четким признаком того, что вы бы проголосовали за закрытие. Люди увидели мой комментарий, они увидели ваш ответ ... 10 очень быстрых разнородных ответов менее чем за час! выглядит как чат;)
— Робин Жирар

Ответы:

9

В 1960 году большинство людей, занимающихся статистикой, рассчитывали с помощью четырехфункционального ручного калькулятора, правила скольжения или вручную; мэйнфрейм-компьютеры только начали запускать некоторые программы в Алголе и Фортране; Графические устройства вывода были редкими и грубыми. Из-за этих ограничений байесовский анализ считался чрезвычайно сложным из-за необходимых расчетов. Управление базами данных осуществлялось на перфокартах и ​​компьютерных ленточных накопителях, размер которых ограничен несколькими мегабайтами. Статистическое образование изначально было сосредоточено на формулах обучения для t-тестирования и ANOVA. Статистическая практика обычно не выходила за рамки такого обычного тестирования гипотез (хотя некоторые блестящие умы только начали использовать компьютеры для более глубокого анализа, о чем свидетельствует, например, книга Мостеллера и Уоллеса о работах федералистов).

Я вспомнил эту хорошо известную историю как напоминание о том, что вся статистика претерпела революцию в связи с ростом и распространением вычислительной мощности за последние полвека, революцию, которая сделала возможным практически все другие нововведения в статистике за это время (с заметное исключение в методах ЭДА с карандашом и бумагой Тьюки, как уже заметил Тилаколео).

— whuber
источник
6

Обобщенные линейные модели обусловлены недавно умершими Джоном Нелдером и Робертом Веддербурном.

— Thylacoleo
источник
4
— Джером англим
источник
А как насчет SAS и SPSS?
— Шейн
И не забывай Stata.
— Thylacoleo
Вероятно, заслуживает отдельного вопроса: какой статистический пакет внес самый революционный вклад в науку и практику анализа данных и статистики?
— Джером Энглим
Это было бы чрезмерно спорным. Я думаю, что здесь есть ответ, который признает, что все статистическое программное обеспечение на высоте.
— Шейн
@Shane. Справедливо. Я использовал SPSS. Теперь я использую R. R, изменив способ мышления и анализа данных. Это сделало анализ данных забавным. Я не могу говорить слишком много о Stata и SAS, поэтому я оставлю это другим, чтобы объяснить, почему они могут быть революционными.
— Jeromy Anglim
4

Была большая дискуссия о метаоптимизации под названием « Самые влиятельные идеи 1995 - 2005 », в которой собрана большая коллекция идей.

Тот, о котором я упоминал и повторю здесь, - это «революция» в концепции множественных сравнений, в частности, переход от использования методов FWE к FDR, для проверки очень многих гипотез (например, в микро-массиве или fMRI и т. Д.)

Вот одна из первых статей, которые представили это понятие научному сообществу: Бенджамини, Йоав; Хохберг, Йосеф (1995). «Контроль уровня ложных открытий: практический и мощный подход к многократному тестированию». Журнал Королевского статистического общества

— Таль Галили
источник
что такое FWE и FDR? Я полагаю, что FWE - семейная ошибка, но с другой стороны?
— Хенрик
Ну, эта тема субъективна, так что, кто знает ... Теперь серьезно - FDR обозначает уровень ложных открытий (wikipedia это)
— Tal Galili
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.