Wenn ich meinen nicht-statistischen Freunden erzähle, dass ich ein Doktorand in Statistik bin, sagen sie natürlich: "Oh, also wollen Sie Professor werden?". Ich sage nein, ich plane tatsächlich, in der Industrie zu arbeiten. Dann antworten sie mit "und machen was?". Ich habe keine gute Antwort auf diese Frage gefunden. Ich möchte ihnen eine Reihe interessanter Probleme aufzeigen, an denen Statistiker arbeiten, aber meine Antwort ist normalerweise verwirrt oder zu technisch. Ich denke, die meisten Leute stellen sich vor, wie wir in Excel arbeiten und Mittelwerte und Standardabweichungen berechnen.
Was ist eine gute Antwort auf diese Frage, die kurz und interessant ist?
Vielen Dank! (Ich bin nicht sicher, was für ein gutes existierendes Tag für diese Frage ist.)
Antworten:
Das Gebiet, das mich am meisten interessiert, ist der Bereich der Biostatistik. Statistiken können in diesem Zusammenhang verwendet werden, um die Ergebnisse einer Arzneimittelstudie zusammenzufassen, um festzustellen, ob Prozac wirklich wirksamer ist als die Placebo-Zuckerpille, und um Tumoren bei Krebspatienten nachzuweisen. Bitte schauen Sie sich diese Präsentation an, die ich gefunden habe:
Was ist Biostatistik?
Denken Sie daran, ein Statistiker ist eine Funktion, die eine Reihe von Daten auf eine Reihe von Entscheidungen abbildet.
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Ein Statistiker ist ein numerischer Detektiv, der die in einer Datenmenge verborgenen Geschichten aufdeckt.
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Ein Statistiker führt die folgenden allgemeinen Schritte aus:
Hat ein Ziel - teste eine Theorie, erstelle eine Vorhersage usw
Ermittelt Daten (über Umfragen, Experimente, Drittanbieter usw.), die mit dem oben genannten Ziel übereinstimmen.
Entwickelt ein statistisches Modell, das ungefähr sagt: Variable von Interesse = Funktion von Kovariaten + Zufallsfehler.
Schätzen Sie den Einfluss von Kovariaten auf die interessierende Variable mit verschiedenen Tools aus Mathe / Statistik.
Verwenden Sie die resultierenden Schätzungen, um die Theorie zu bewerten / Vorhersagen zu generieren.
Sie können die oben genannten allgemeinen Schritte mit verschiedenen Einstellungen kontextualisieren. Der Kontext kann je nach Zielgruppe geändert werden. Beispielsweise:
Mit Ärzten: Besprechen Sie, wie Sie die Wirksamkeit von Arzneimitteln einschätzen würden
Besprechen Sie mit einem allgemeineren Publikum, wie Sie den Gewinner bei einer bevorstehenden Wahl beurteilen würden
Besprechen Sie mit Geschäftsleuten, wie Sie die relative Auswirkung von Werbedesigns usw. bewerten würden.
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Ich bin kein Statistiker, aber ein Großteil meiner Arbeit umfasst Statistiken und ich arbeite im Gesundheitswesen.
Die zwei Dinge, die ich die meiste Zeit tue, sind:
a) Untersuchen der Größen von Effekten und Trends, um festzustellen, ob sie "echt" sind. b) Darstellen sehr großer Datensätze auf einfache Weise, damit Manager und Benutzer unserer Dienste sie verstehen können - in der Regel in Form von Diagrammen.
Trotzdem habe ich NIEMALS jemandem auf einer Party meinen Job erklärt, also denke ich, ich sitze im selben Boot wie Sie! Ich liebe es, wenn Leute sagen "das klingt interessant" - weil es nicht so ist, wie ich es sage!
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Die TV-Show Numb3rs ist nützlich, wie viele Leute es gesehen haben. Ich sage ihnen, dass ich wie die Leute bei Numb3rs bin, außer dass ich mich eher mit der Lösung von geschäftlichen Problemen als mit Verbrechen befasse. (Ersetzen Sie "Geschäftsprobleme" in jedem Bereich, in dem Sie tätig sind.) Normalerweise wird die Antwort "Wow, cool!" Das ist besser als früher.
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Mein Versuch, eine einfache Antwort zu finden, die sowohl für Subdomänen als auch für Laien verständlich ist: Wenn die Wissenschaft Theorien über die Welt entwickelt, werden diese Theorien mit realen Daten verglichen. Der Statistiker hat die Aufgabe zu beurteilen, wie gut eine oder mehrere konkurrierende Theorien die Daten berücksichtigen. Dies wird mit Mathematik erreicht, mit der der Statistiker seine Unsicherheit über die Schlussfolgerungen quantifizieren kann, die er aus dem Vergleich von Theorie und Daten zieht.
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Ein Statistiker sagt Ihnen, welche Schlussfolgerungen aus einem Datensatz gezogen werden können und, was noch wichtiger ist, welche Schlussfolgerungen nicht gezogen werden können.
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Ich arbeite als Statistiker für ein Business Intelligence-Team bei einem Online-Händler. Bei meiner Arbeit baue ich häufig Modelle auf, um verschiedene Dinge vorherzusagen (z. B. Antwortraten auf Kataloge, Öffnungsraten von E-Mails usw.). Ich helfe auch beim Marketing, A / B-Tests einzurichten (wie ist E-Mail A besser als E-Mail B)? Klingt nach einem einfachen Problem, aber dies kann ziemlich komplex sein, wenn Sie anfangen, einige Leistungsberechnungen für Stichprobengrößen durchzuführen. Darüber hinaus möchten Entscheidungsträger in Unternehmen immer wissen, ob sich Profil A von Profil B unterscheidet. Haben wir beispielsweise in diesem Jahr mehr schwarze als braune Schuhe verkauft? Haben wir mit diesem Katalog mehr veraltete Kunden konvertiert? Unterscheiden sich die Marketingkanäle, auf denen Menschen konvertierten, in diesem Jahr von denen, die letztes Jahr verwendet wurden? Diese Fragen sind (wahrscheinlich) einfach zu beantworten,
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