En celebración de la Año Internacional de la Estadística , nos pusimos en contacto con algunos estadísticos británicos para pedirles que compartan algunas reflexiones sobre las estadísticas como disciplina, estadísticos y estadísticas aplicadas. El Reino Unido tiene una rica historia estadística, y nos complace compartir algunas de las entrevistas más interesantes del blog.
Nuestra primera entrevista es con Dra. Shirley Coleman , Director Técnico y Principal Investigador Asociado en la Universidad de Newcastle (NU). Ella es una estadística aplicada con amplia experiencia en fabricación, ventas, finanzas, planificación y atención médica, recurriendo a una variedad de técnicas para ofrecer soluciones efectivas. Ha sido ampliamente publicada y muy activa en la comunidad estadística en general durante muchos años: Directora de la Unidad de Investigación de Estadísticas Industriales de la Universidad de Newcastle, Presidenta de la Red Europea de Estadísticas Empresariales e Industriales, Presidenta de la Sección de Mejora de la Calidad de la Royal Statistical Society (RSS) - para destacar algunos de sus muchos compromisos para promover la disciplina de las estadísticas.
1. ¿Cuál fue su reacción cuando escuchó por primera vez la celebración del primer Año Internacional de las Estadísticas en 2013?
No me gusta el concepto de "año de", por lo que no me impresionó especialmente la idea del "Año Internacional de las Estadísticas".
2. Aunque Statistics2013 es una celebración de un año, la campaña GetStats en el Reino Unido es un esfuerzo de 10 años (¡creemos que es increíble!). Dos años después, ¿cómo crees que va?
GetStats Es una gran campaña. Ya ha tenido algunos impactos brillantes. En particular, ha permitido a los estadísticos llegar a los miembros del Parlamento y aprovechar el trabajo RSS con periodistas. Está bien establecido en el centro de una tendencia mucho más amplia hacia el aumento del perfil de la capacidad numérica. Funciona como un catalizador para la creación de redes, por ejemplo, las discusiones en curso con el Open Data Institute con respecto a nuestros objetivos mutuos.
3. ¿Quiénes son tus estadísticos favoritos y por qué?
Entre mis estadísticos favoritos están tres de los antiguos profesores de estadística con los que trabajé en la Universidad de Newcastle, que ahora han fallecido tristemente. Todos ellos son personas muy diferentes. Profesor Robin Plackett [1] fue fascinante Una vez lo entrevisté acerca de su tiempo en un grupo de élite en tiempos de guerra de recién graduados de Cambridge a quienes se les encomendó la tarea de abordar las preguntas de tipo de investigación de operaciones para el esfuerzo de guerra, considerando cosas como la cantidad de chalecos que enviar a las tropas para garantizar un suministro adecuado . Robin era una persona majestuosa y modesta que fue venerada por sus muchos estudiantes de doctorado y muy respetada por sus colegas. Produjo su artículo sobre el diseño experimental de Plackett Burman en 1946. [2] cuando un joven profesor. Anunció su intención de retirarse cuando cumpliera 65 años al final del año académico, justo antes de la terrible noticia de que el profesor John Anderson [3] Se había derrumbado y murió en el pabellón deportivo a la edad de 43 años. Se le pidió a Robin que se quedara por un año más, pero se negó, diciendo que no era insustituible. John era un experto en análisis multivariado; nos dijo que cuando era un niño había estado enfermo y confinado en la cama durante unas pocas semanas, y para pasar el rato, leyó un libro sobre álgebra lineal y adquirió la experiencia de la que surgió su brillante trabajo posterior. Robin Plackett leyó el artículo de John en el RSS palabra por palabra del manuscrito de John, ya que consideraba que no era su lugar para adornarlo o cambiarlo. [4] . John era una luz brillante, intensamente animada y popular. Estaba dando una conferencia en NU en 1983 durante el año en que murió. Tuvimos una alarma contra incendios en mi primera conferencia, y John me envió una cálida nota con la esperanza de que no me hubiera desanimado. Cuando le conté acerca de un trabajo que quería pero no estaba seguro de si era lo suficientemente bueno para eso, me dijo que, como principio, siempre se debía solicitar cualquier trabajo que se quisiera, y ese es un consejo extremadamente bueno. Profesor julian besag [5] era un personaje salvaje, y él era brutalmente inteligente y directo, con un grupo de admiradores leales. Era una figura glamorosa e hizo un gran trabajo en el análisis bayesiano y estadísticas espaciales. [6] .
4. ¿Cuáles son algunas de las cosas que más aprecias de las estadísticas en la vida cotidiana?
Para mí, las estadísticas cristalizan la claridad del caos. Los rumores y la subjetividad se funden bajo un escrutinio estadístico, y eso es extremadamente satisfactorio. Por ejemplo, un amigo mío tiene un negocio y una inclinación por las cifras; ella me dio sus datos de ventas diarias durante el año pasado: el número de compradores que ingresaron a su tienda, los ingresos diarios, el clima y el vendedor principal. De estos datos, el análisis estadístico revela que los propietarios extraen más ventas por comprador que otros empleados; el ingreso por hora durante la semana es bastante constante, por lo que los horarios de apertura están bien elegidos; el ingreso por comprador es mayor en días de mal tiempo, etc. Por otro lado, desconfío de cómo las estadísticas pueden simplificar demasiado las cosas y eliminar la riqueza del contexto, por ejemplo, cuestionarios y matrices de decisión en las que las correlaciones se consideran fuertes, medias o débiles, y las puntuaciones de importancia se ponderan aparentemente al azar.
5. ¿Qué áreas de las estadísticas crees que tienen mucho que ofrecer y están subutilizadas?
El control estadístico de procesos (SPC) se usa razonablemente bien, pero aún tiene mucho que ofrecer en nuevos contextos. El diseño de experimentos (DOE) podría utilizarse mejor, aunque la aplicación de factores puede llevar a la trampa de la simplificación excesiva. Sería bueno ver más DOE combinado con SPC. Por ejemplo, un gráfico SPC muestra una disminución en el servicio o el rendimiento; un equipo hace una lluvia de ideas sobre un plan de acción y lo adopta, y luego se maravilla ante la mejora, como lo demuestra la tabla SPC. Sin embargo, este es un experimento de factor único de todo o nada, y seguramente sería beneficioso identificar los factores en el plan de acción y probar un experimento diseñado con algunos ensayos que podrían demostrar cuál de los factores o sus interacciones fueron responsables de la mejora.
6. ¿Qué otras ideas sobre estadísticas te gustaría compartir?
Las estadísticas como profesión tienen un lado positivo y un lado negativo interrelacionados. Como un tema que puede aplicarse ampliamente, permite al estadístico participar en todo tipo de investigaciones y análisis interesantes; El inconveniente correspondiente es que el estadístico no es el núcleo de la investigación. Esto fue ilustrado para mí cuando se invitó a los diferentes grupos en NU a discutir sus ingresos de consultoría. El grupo agrícola que se presentó primero tenía ingresos en millones de libras. Desafortunadamente, tuve que seguir esa presentación, y realmente el ingreso de estadísticas es mucho menor. Esto se debe, en parte, a que no tenemos equipos o instalaciones para compartir, pero también porque no tenemos una experiencia central que se necesita indiscutiblemente como experiencia en perforación de aguas profundas o agricultura orgánica. Nuestra experiencia es fundamental, pero generalmente se vende a otros investigadores y constituye una parte inextricable de su producto. Tratar de vender asesoría estadística es mucho más difícil que vender materiales o experiencia en maquinaria. Un estudiante de geología me advirtió de esto cuando yo era un estudiante; señaló que si bien su especialidad siempre era reconocible como un tema clave en sí mismo, las estadísticas siempre iban a ser un contribuyente. Sin embargo, las estadísticas son interesantes, y me atraen.
Gracias a Shirley por tomarse el tiempo para compartir su interesante perspectiva y ayudar a celebrar Statistics2013. (Esperamos extender el impulso más allá del año en curso, ya que estamos de acuerdo con su "año de" no es una visión a largo plazo. ¡Debemos promover continuamente la disciplina de las estadísticas, los estadísticos y la aplicación efectiva de las estadísticas!) Busque charlas con estadísticos del Reino Unido que se publicarán en el blog de JMP.
[1] Diggle, Peter y Henderson, R. y Matthews, J (2010) Obituario: Robert Lewis Plackett, 1920-2009. Revista de la Real Sociedad de Estadística, Serie A, 173 (1). pp. 259-267.
[2] Plackett, RL, y Burman, JP (1946), "El diseño de experimentos multifactoriales óptimos", Biometrika, 33, 305-325 y 328-332.
[3] Obituary (1984) en JRSS, 147 (1), 120.
[4] Anderson, JA, (1984) Regresión y variables categóricas ordenadas, JRSS (B), 46 (1), 1-30.
[5] Diggle, Peter and Green, PJ (2011) Obituario: Julian Besag, FRS, 1945-2010. Revista de la Real Sociedad de Estadística, Serie A, 174 (2). pp. 502-504.
[6] Besag, J y Green, PJ (1993) Estadísticas espaciales y computación bayesiana, JRSS (B), 55 (1), 25-37.
Celebrando las estadísticas con David Hand. escribió:
[...] En celebración del Año Internacional de las Estadísticas, contactamos con algunos estadísticos británicos para pedirles que compartan algunas reflexiones sobre las estadísticas como disciplina, estadísticos y estadísticas aplicadas. El Reino Unido tiene una rica historia estadística, y nos complace compartir algunas de las entrevistas más interesantes del blog. [...]
Bernard McKeown escribió:
Me encanta cómo Shirley captura el papel de las estadísticas cuando dice que "las estadísticas cristalizan la claridad del caos". En un mundo de grandes volúmenes de datos, este rol solo será cada vez más importante.
Estadística: El lenguaje de la ciencia. escribió:
[...] La primera vez que escuché las estadísticas descritas como "el lenguaje de la ciencia" fue hace muchos años en una conversación con David Salsburg, autor de The Lady Tasting Tea y el primer estadístico que Pfizer contrató. Para ser más científico en cualquier decisión que tome: en ciencia, en industria, en gobierno, ¡necesitará estadísticas! Y las estadísticas te necesitan! Robert Tibshirani, destacado estadístico de la Universidad de Stanford, fue citado en el blog The New York Times Bits el año pasado: “Las estadísticas son inusuales. Â ¦ Es un campo de servicio a otras disciplinas. No se basa en su propio trabajo. Necesita de otros. Esto se expresa de manera similar en una entrevista reciente que hice con la profesora Shirley Coleman. [...]
Mike Clayton escribió:
Según lo declarado por el Dr. Coleman, podríamos usar un uso más inteligente del DOE en el contexto de la respuesta a las señales de SPC, en lugar de las acciones de OFAT que parecen mejorar la tendencia a corto plazo. Durante años, vimos a las universidades enseñando métodos empíricos de un factor a tiempo en sus laboratorios, y la mayoría de los ingenieros y gerentes obtuvieron el SPC como una herramienta principal de estadísticas, como las tablas de Pareto, pero el DOE a menudo se pospuso debido a la presión del currículo, excepto en algunos disciplinas Sugerimos que el SPC y el DOE se puedan enseñar en el mismo contexto en los niveles de licenciatura en negocios e ingeniería, al aumentar el enfoque en las interacciones a través de estudios de caso. De hecho, últimamente, las escuelas secundarias en los EE. UU. Y escuelas del mismo nivel en todo el mundo ahora están comenzando a enseñar un método científico más rico para los alumnos con énfasis en STEM, que incluye la generación de hipótesis a partir del análisis de datos históricos de tendencias y estratificados, y el DOE para validar las sugerencias de múltiples factores de Los datos y el modelado físico, con experimentos a menudo ahora se ejecutan primero en simuladores.
La competencia ISEF-2013 mostró esto en mayo en Phoenix, AZ, en muchos de los proyectos presentados por estudiantes de secundaria de 70 países. Nota: Japón estaba enseñando al DOE en los primeros años de la escuela primaria, utilizando experimentos de cocción con arroz en la década de 1970 cuando descubrimos que su precisión de fabricación era superior al resto del mundo en ese momento. Los esfuerzos del Reino Unido en el DOE se difundieron por todo el mundo, pero después de la Segunda Guerra Mundial, la precisión de fabricación de los japoneses nos despertó a todos nuevamente. Feliz de saber del Dr. Coleman.
