注: John Sall、共同創設者兼執行副社長SASでは、2013 年の国際統計年に際し、なぜ統計が重要なのかについて議論しました。 SAS も参加していました統計2013 。 サルは JMP の主任アーキテクトです。
統計は日常生活にどのように不可欠ですか?
ほとんどの人は統計がどれほど重要であるかを理解していません。 日常生活は統計の産物に囲まれています。
あなたは歯を磨きます。 歯磨き粉に含まれるフッ化物は、成分の安全性と有効性、および適切な濃度を慎重に確認するために、統計的手法を使用して科学者によって研究されました。 この歯磨き粉は、統計モデリングを通じて最適な配合を決定する一連の計画された実験を通じて配合されました。 品質と一貫性を確保し、ばらつきを減らすために、歯磨き粉の製造は統計的工程管理によって監視されました。
製品の特性は、統計的手法を使用した消費者試験で研究されました。 価格設定、パッケージング、マーケティングは、マーケティング上の最良の決定を決定するための統計的手法を使用した研究を通じて決定されました。 スーパーマーケットの棚にある歯磨き粉の位置さえも、統計に基づいた研究の結果でした。 広告は統計的手法を使用して監視されました。 あなたの購買取引は統計的に分析されたデータとなります。 購入に使用されたクレジット カードは統計モデルによって精査され、不正なものではないことが確認されました。
したがって、統計は歯磨き粉だけでなく、私たちが消費するすべての製品、私たちが使用するすべてのサービス、私たちが選択するすべての活動のプロセス全体にとって重要です。 ただし、これはプロセスの一部に組み込まれているだけなので、意識する必要はありません。 統計はどこにいても役に立ちます。
なぜ今なのか？ 統計の何が新しいのでしょうか?
統計学は、現在の課題に急速に適応した新興の学問です。
今日のビッグデータの時代では、コンピューターとネットワークがどこにでも存在し、あらゆるものを測定できるようになりましたが、そのデータを有用なものにするためには統計が必要です。
プロセスがどのように動作するかを知るには、実験を行う必要があります。 そして今では、限られた数の実験の実行から最大限のことを学べるように、これらの実験を設計する方法が用意されています。
モデルを推定するには、モデルを改良して検証するためのツールが必要ですが、このための最先端技術はここ数年で大幅に改善されました。
また、モデルを使用してプロセスを最適化し、変動に対して堅牢にするためのはるかに優れたツールもあります。
統計ソフト-- JMP と同様に -- 統計手法を利用するためのインターフェースになります。 統計は簡単ではなく、コンピューターを使用するのが難しい場合があります。 したがって、私たちの仕事は、データ分析のエクスペリエンス、ワークフローをできるだけ簡単、快適、そして強力にすることであると考えています。
私たちは統計を本当に信頼しているのでしょうか? 統計が異なれば、異なることがわかります。
統計は責任を持って使用する必要があります。 適切なデータが十分に必要です。 管理された実験データが最適です。 データを作成したプロセスに注意を払わないと、選択バイアスと交絡バイアスにより分析が簡単に損なわれる可能性があります。 自分で統計を行う場合は、起こり得る問題について学ぶ必要があります。 分析については慎重に検討する必要があります。
私たちの中には教育の一環として統計を学ぶ人もいます。 私たちの中には仕事中に学ぶ人もいます。 私たちの中にはまだ学ぶべきことがたくさんある人もいます。
の2013 年国際統計年今は私たちに次の価値を思い出させる機会です。
- 統計的手法。
- 責任を持ってそれらを使用する方法を学びます。
- 分析ツールとしての統計ソフトウェア。
- 必要に応じて統計の専門家を支援してもらいます。
国際統計年の目的は何ですか?
の目的国際統計年私たちの世界における統計手法の重要性への意識を集中させることです。 統計は、科学、産業、健康、ビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。
過去数十年にわたり、人々はデータを収集して使用し、計画された実験を実行し、直感ではなく証拠を使用して意思決定を行うことをますます学びました。
コンピューターとネットワークの革命により、データの収集と保存が簡単になりました。 また、最新のソフトウェアを使用すると、大量のデータがある場合でも分析が比較的簡単になります。
マイク・クレイトン書きました：
私たちは、主要メディアが平均値を使用したり、因果関係の推論として相関関係を使用したりすることのリスクと、アジェンダ主導で不適切に設計されたグラフの危険性を理解できるように支援する必要があります。 おそらく、「AP通信のスタイルブックと名誉毀損マニュアル」のようなものには、グラフのラベル付け、スケーリングの選択、および統計的「証拠」のファクトチェックに関するガイドに関するいくつかの基本的な基準が補足されるかもしれません。
Google Correlate は削除されたが、彼らが知りたかったもの、つまり酔っぱらいが街灯を使うように統計を照明ではなく支援のために利用している人がどのくらいいるのかを示した。 Economist Magazine のインタラクティブなグラフに関するコメントは、オンラインでは有益ですが、紙の雑誌版にはそのような健全性のチェック (または非常識な発言) はありません。 メディアの検索エンジンは、誤解を招くグラフを見つけて、フォローアップのためにスコアを付けることができるかもしれません。 簡単な答えはありませんが、ほとんどの中央値がアジェンダ主導のグラフを持つ世界的な情報源を単に報道しているだけなので、私たちは無感覚になる危険にさらされています...または誤解を招くイラストに激怒する危険があります。
現在、統計的思考は仮説検定よりもグラフによって左右されており、メディア グラフでは信頼区間線はほとんど知られていません。 インタラクティブグラフィックスでこの問題に対する答えはあるのでしょうか? 「自信を示す」オプション? 曖昧な線？ 義務的な免責事項? 今日の世界において危険な成分は薬物だけではありません。 昔、応答曲面 3D プロットが一般的になったとき、モトローラはそれらのプロットの一部をアニメーション化して、モデルの変動範囲を明確にするために、動いている曲面を表示しました。 HTML5 では、より多くのアニメーション グラフィックで不確実性を表現できるようになる可能性があります。 2013 年にこれらの問題について何か考えはありますか?
