統計の未来

この問題は、数学の未解決の問題に関する公開講義に参加したときに私に起こりました。未解決の数学の問題がまだたくさんあることはよく知られています。統計の未解決の問題は何かを考えさせられました。このトピックをググるのに少し時間を費やした後、私はこの質問について比較的詳細な議論が存在するとは思いません。したがって、私は本当に人々がそれについてどう思うか聞きたいです。統計は分野としてどこに行くのですか？理論の改善により多くの時間を費やすべきでしょうか、それともあらゆる種類の科学実験から収集された特定のデータを分析する方法に焦点を当てるべきでしょうか？これについての考えは大歓迎です。ありがとうございました！

私の意見では、社会科学の近くの統計の周辺を歩き回ったので、統計はより多くのことを話し、他の分野とよりよく関連するはずであり、統計学者は、（a）それらがどのように役立つか、（b） ）その分野に関して彼らの調査結果が意味すること、（c）これらの他の分野が統計学者と一緒に働くよりも、統計学者なしで働く方が良い理由。統計の未来がこれに依存するかどうかは分かりませんが、他の専門家が独自の統計手法を発明して、その短い歴史の中であまりにも多くの機会が失われています適切な統計が提供できなかったとき。生物学から人類学、精神医学から構造工学まで、他のほぼすべての科学/研究分野は、統計で回答してもらいたい5〜10〜20の未解決の質問のリストを簡単に作成できます。

デビッドコックスは彼のインタビューでそれをすべて説明しました。

@ocramはQ14-15を指しています。興味深いことに、私は彼の答えも啓発的だと思いました。私はビッグデータの誇大宣伝に非常に懐疑的でした。物理学者は何十年にもわたって膨大なデータセットを扱い、多くのノイズや煩わしい広告はなく、遺伝学研究者もそうでした。マーケティング担当者が関与すると、統計のジャスティンビーバーです。しかし、Coxは正しいかもしれませんが、社会科学では、量的ファイナンスを除いて、利用可能な大規模なデータセットはありませんでした。実際、多くの計量経済学の手法は、小さなサンプルを扱うために特別に開発されました。したがって、ビッグデータのプッシュから何がもたらされるか、おそらく統計におけるいくつかのエキサイティングな進展が興味深いです。何かの良いモデルがない社会科学に重点が置かれると思います。悪いモデルと小さなデータを持つことは、悪いモデルと多くのデータを持つこととはかなり異なる可能性があります。おそらく、現象の理解に重点が置かれず、膨大な量のデータと巧妙な統計を通じて正確な予測を取得することになるでしょう。

治療制御の干渉または一般的な平衡効果がある場合の因果関係についてどう考えるか。