Vir: Youtube
Tokratni zapis bo na temo verjetno ene najaktualnejših tem v sodobni statistiki: metod »sklepanja brez verjetja« (angl. likelihood-free inference), zlasti metod približnega Bayesovega računanja (angl. Approximate Bayesian Computation, ABC).
Vir: ISBA
“A Bayesian is one who, vaguely expecting a horse, and catching a glimpse of a donkey, strongly believes he has seen a mule” (Stephen Senn)
Prispevek je uvod, za katerega so me prosili kolegi souredniki, in napoveduje prispevek o sodobnejši temi Bayesove statistike, približnem Bayesovem računanju (Approximate Bayesian Computation, ABC). Ker je Bayesova statistika pri nas še dokaj slabo prepoznavna, če gre sklepati iz uporab v statističnih analizah (kolikor vem, se s tem področjem pri nas malce podrobneje ukvarja asist. dr. Aleš Toman z Ekonomske fakultete, katerega gradiva so bila tudi osnova temu zapisu), je dobrodošlo predstaviti nekaj osnovnih pojmov.
V začetku meseca julija bo v Zagrebu potekal večji statistični dogodek, osrednja konferenca s področja metod analize ekstremnih vrednosti (EVA). Konference s tega področja, ki jih soorganizira tudi osrednje statistično združenje Bernoulli, so se pričele v letu 1997 v švedskem Göteborgu, zadnja pa je potekala leta 2017 v Delftu na Nizozemskem. Tokratna konferenca bo potekala med 1. in 5. julijem 2019 na oddelku za matematiko Univerze v Zagrebu.
Tokratno besedilo se bo dotaknilo teme, ki je bistvena za vsakega malo bolj matematično usmerjenega statistika. Ko se domislimo neke metodološke novosti, nove cenilke, testa, statistike, načina ocenjevanja parametrov, je seveda to le “strahotnega ravno še znosni začetek”. Prične se razmislek o lastnostih takšne novosti. Je nepristranska? Konsistentna? Učinkovita? Morda celo super-učinkovita (Le Cam)? Se asimptotsko približuje normalni porazdelitvi (in kako hitro)? Kakšne so njene značilnosti v razmerju do obstoječih cenilk in metod? In predvsem: kako to ugotoviti?
Neparametrična statistika je veliko področje statistike, ki se zelo hitro razvija. Za razliko od običajnih metod neparametrične ne zahtevajo nekaterih predpostavk, denimo takih, ki so povezane s porazdelitvijo izbranih statistik. Najpogostejši problemi, ki jih rešujemo s tovrstnimi metodami so ocenjevanje porazdelitvene funkcije, ocenjevanje osnovnih statistik, kot je denimo povprečje, ocenjevanje verjetnostne gostote in določanje krivulj, ki se najbolje prilegajo podatkom. Odprto dostopna monografija, kjer je področje dobro predstavljeno je Wassermanova All of Nonparametric Statistics. Krovna organizacija področja je ISNPS – International Society for Nonparametric Statistics, ki organizira redne konference, naslednja bo potekala leta 2020 na Cipru.
Sam sem bil pred letom dni sprejet na njihovo konferenco v Salernu s prispevkom o uporabi »valovanj« (angl. wavelets) v regresijski analizi mešanic in s tem prišel v malce tesnejši stik s področjem, ki ga od tedaj ohranjam. V tem zapisu zato predstavljam omenjeno posebno obliko neparametričnih funkcij – valovanja oz. wavelets, ki dobivajo vedno več pozornosti in tudi uporab v sodobnih teoretskih in empiričnih analizah.
Foto: J. Moran (Flickr)
Piše se leto 2019 in čez tri mesece bomo obeležili šesto obletnico obstoja bloga. Od začetkov v mednarodnem letu statistike preko prejema nagrade Statističneaga društva Slovenije za odličnost poročanja v medijih v letu 2015 do danes se izgled bloga ni bistveno spremenil. V ozadju pa smo pred kratkim odločil za dve pomembni novosti, ki ju želim predstaviti v tej objavi.
1. Prenovljen uredniški model bloga
Udomačena statistika je študentski blog, vendar njeni snovalci nismo več študenti, kar zahteva razmislek, ali je ta oznaka še ustrezna. Hkrati so objave postale vse redkejše in potrebujemo okrepitve. Iščemo novo generacijo doktorskih študentov statistike, ki bo prevzela pisanje in urednikovanje, vendar to ni dovolj. Koncept bloga smo se odločili razširiti, da bo dovoljeval širši nabor avtorjev. K pisanju vabimo vse, ki se v Sloveniji ukvarjate s katerimkoli področjem statistike. Če vas zanima sodelovanje, nam pišite preko kontaktnega obrazca.
Poleg pomanjkanja avtorjev je težava tudi zamuden recenzentski postopek, ki je zahteval, da vsako objavo pregledata vsaj dva člana uredništva. Odločili smo se omiliti tako, da skrajšamo čas za pregled na en teden (za krajše in preprostejše objave) do dva tedna (za daljše in kompleksnejše objave). Če po enem oziroma dveh tednih ne bo nobenih pripomb, gre prispevek v tehnični pregled in objavo.
2. Skupina Udomačeni statistiki
Udomačena statistika že dolgo ni več samo blog. Že od leta 2013, ko je nastala, urejam istimensko Facebooku stran in Twitter profil, kjer sem poleg povezav do objav na blogu objavljala tudi druge zanimive vsebine povezane s statistiko. Nabralo se je več kot 300 sledilcev na Facebooku in več kot 400 na Twitterju. Ker sem v zadnjih letih imela vse manj časa za objave, sem lani sprejela ponudbo za pomoč in kot urednik Facebook strani se mi je pridružil dr. Andrej Srakar.
Ker sama ne moreva pokriti vseh področij statistike, se je porodila ideja o odprti skupini, kjer bi lahko vsak član objavljal s svojim imenom in priimkom, kar bi zamenjalo trenutno enostransko komunikacijo na strani. Prvega januarja sva ustanovila Facebook skupino Udomačeni statistiki (namenoma v množini), v katero vabiva vse, ki se v Sloveniji profesionalno ali ljubiteljsko ukvarjate s statistiko oziroma vas to področje zanima. Ime skupine je Udomačeni statistiki (namenoma v množini).
Moderatorja sva postavili tudi nekaj pravil, v upanju, da bo skupina razvila v prostor, v katerem bodo člani lahko delili vsebine s (širšega) področjem statistike, za katere menijo, da so zanimive za slovensko statistično skupnost. Če so povezane s statistiko, je dovoljeno je tudi promovirati svoje objave, članke, knjige, spletne strani, dogodke, itd. Člani bodo skupino uporabljali za postavljanje vprašanj in iskanje pomoči, vendar v razumnem obsegu, saj namen skupine ni nudenje brezplačne pomoči pri uporabi statističnih metod.
Veseli bomo vašega sodelovanja in odzivov.
Vir: xkcd
Čeprav lahko znanost definiramo na mnogo načinov, je zagotovo eden njenih temeljev vzročno sklepanje, torej sklepanje o razmerjih med opaženimi pojavi. Iz statistike je dobro znana krilatica “korelacija ne pomeni kavzalnosti”, ki je dejansko eden začetkov, kjer lahko pričnemo našo zgodbo. Verjetno je prav zaradi zmožnosti preučevanja in dokazovanja povezav med pojavi statistika neločljiv del tako rekoč vsakega znanstvenega raziskovanja. Nadaljujte z branjem
