El futuro de las estadísticas

Esta pregunta se me ocurrió cuando me senté en una conferencia pública sobre preguntas no resueltas en matemáticas. Es bien sabido que todavía hay muchas preguntas matemáticas sin resolver por ahí. Me hizo pensar cuáles son los problemas no resueltos en las estadísticas. Después de pasar un tiempo buscando en Google este tema, no creo que exista una discusión relativamente detallada sobre esta cuestión. Por lo tanto, me gustaría escuchar lo que la gente piensa al respecto. ¿A dónde van las estadísticas como disciplina? ¿Deberíamos dedicar más tiempo a mejorar la teoría o deberíamos centrarnos en cómo analizar datos específicos recopilados de todo tipo de experimentos científicos? Cualquier idea sobre esto es muy apreciada. ¡Gracias!

En mi opinión, después de recorrer las estadísticas cerca de las ciencias sociales , las estadísticas deberían hablar más y relacionarse mejor con otras disciplinas, y los estadísticos deberían dedicar más tiempo a aprender cómo comunicar mejor (a) para qué son útiles, (b ) qué significan sus hallazgos en términos de esa disciplina, (c) por qué estas otras disciplinas están mejor trabajando en conjunto con los estadísticos que sin ellas. No sé si el futuro de las estadísticas depende de esto, pero ha habido demasiadas oportunidades perdidas en su corta historia, con otras disciplinas inventando sus propios métodos estadísticos.cuando las estadísticas propiamente dichas no pudieron entregarse. Casi todas las demás disciplinas científicas / de investigación, desde la biología hasta la antropología, desde la psiquiatría hasta la ingeniería estructural, pueden poner fácilmente una lista de 5-10-20 preguntas abiertas que desearía que las estadísticas respondieran.

David Cox lo explicó todo en su entrevista .

@ocram señaló Q14-15. Curiosamente, también encontré sus respuestas esclarecedoras. Era muy escéptico sobre el bombo de Big Data . Los físicos trataron con enormes conjuntos de datos durante décadas sin mucho ruido y publicidad molesta, al igual que los investigadores de genética.. Ahora, una vez que la gente de marketing se involucró, es Justin Bieber de estadísticas. Sin embargo, Cox tiene razón en que en ciencias sociales nunca tuvimos grandes conjuntos de datos disponibles, con la excepción de las finanzas cuantitativas, tal vez. De hecho, muchas técnicas econométricas se desarrollaron específicamente para tratar muestras pequeñas. Por lo tanto, es interesante lo que saldrá del empuje de Big Data, tal vez algunos desarrollos interesantes en las estadísticas. Creo que el énfasis estaría en las ciencias sociales, donde no hay buenos modelos de nada. Tener malos modelos y pocos datos podría ser muy diferente de tener malos modelos y muchos datos, tal vez habrá menos enfoque en la comprensión de los fenómenos, a favor de obtener pronósticos precisos a través de un gran volumen de datos y estadísticas inteligentes.

Cómo pensar en la inferencia causal cuando hay interferencia de control del tratamiento o efectos de equilibrio general.