V torek, 6. aprila 2021, smo na 8. Srečanju Mlade sekcije Statističnega društva Slovenije gostili izr. prof. dr. Erika Štrumblja, izrednega profesorja in člana Laboratorija za kognitivno modeliranje na Fakulteti za računalništvo in informatiko UL, kjer predava predmete s področja verjetnosti, statistike in strojnega učenja. Ker je eden od začetnikov sistematičnega poučevanja in raziskovanja na področju Bayesovih metod v Sloveniji, sem ga povabil na pogovor o trenutnem stanju Bayesove statistike in njenem razmerju do frekventističnega sklepanja, sodobnih računskih metodah, ter o njegovih dognanjih in delu na tem področju. Pogovor si lahko ogledate na YouTube kanalu Mlade sekcije.
Bayesova statistika je z nami vse od začetkov razmišljanj o statistiki. Splošno se šteje, da je bil do določene mere Bayesijanec že francoski matematik Laplace, ko je razmišljal o verjetnosti. Bayesova statistika pri reševanju statističnega problema razmišlja o vnaprejšnjih predpostavkah in (vnaprejšnji) verjetnosti nekega pojava. Iz dejanskih podatkov in ob upoštevanju takšne apriorne verjetnosti nato izračuna končno, posteriorno verjetnost in na njeni osnovi dokonča statistično sklepanje.
– Kako je tekel razvoj področja, zakaj je bilo Bayesovo razmišljanje tako prisotno v začetkih statistike, se kasneje umaknilo (zlasti v času enega začetnikov sodobne statistike Ronalda Aylmerja Fisherja ter frekventizma tradicije avtorjev Jerzyja Neymana, Egona Pearsona in Abrahama Walda) ter se danes ponovno vrača z velikimi koraki;
– O razlikah med frekventističnimi in Bayesovimi metodami v statistiki ter kako sploh poučevati statistiko (v Sloveniji in nasploh);
– Katera so najbolj zanimiva področja trenutnega raziskovanja v Bayesovi statistiki;
– Kako so Bayesovi pristopi in računske metode uporabni v vsakodnevni statistični praksi ter o računski zahtevnosti teh pristopov;
– Zakaj so Bayesove metode prišle v ospredje tudi v času sedanje epidemije COVID-19;
– O spoznanjih in delu prof. dr. Štrumblja in njegovih sodelavcev ter kako to, da se je v Sloveniji raziskovanje Bayesovih metod posebej močno uveljavilo na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani.
Z dobo računalništva in umetne inteligence je Bayesova statistika ponovno prišla v samo ospredje zanimanja v statistiki, verjetnosti in ekonometriji, Bayesove metode so tudi temelj raziskovanja v metodah strojnega učenja in podatkovne znanosti. Vprašanje, ki ga je več desetletij nazaj postavljal Bradley Efron, zakaj še vedno nismo vsi Bayesijanci, postaja torej spet in vedno močneje aktualno.
Udomačena statistika 