Statistische Software und Berechnung
Statistische Software und Berechnung betrifft die Sprachen, Werkzeuge und Praktiken, durch die statistische Methoden zuverlässig und in großem Maßstab implementiert, geteilt und ausgeführt werden.
Definition
Statistische Software und Berechnung ist die Untersuchung der Sprachen, des Softwaredesigns, der Reproduzierbarkeitspraktiken und der Hochleistungstechniken, die zur Implementierung und Ausführung statistischer Methoden auf realen Daten und Hardware verwendet werden.
Scope
Dieser Bereich umfasst die Programmiersprachen und Umgebungen, die für die Datenanalyse entwickelt wurden, die Praktiken, die computergestützte Analysen reproduzierbar machen, und die Techniken, die es statistischen Berechnungen ermöglichen, durch parallele und Hochleistungsmethoden auf große Datenmengen zu skalieren. Er behandelt die technische Seite des statistischen Rechnens und nicht spezifische Algorithmen, die in den anderen Bereichen behandelt werden.
Sub-topics
Core questions
- Welche Sprach- und Softwaredesignmerkmale machen statistische Berechnungen ausdrucksstark und zuverlässig?
- Wie werden statistische Analysen reproduzierbar und teilbar gemacht?
- Wie skaliert statistische Berechnung auf große Datenmengen und viele Prozessoren?
- Wie beeinflussen Softwarepraktiken die Vertrauenswürdigkeit statistischer Ergebnisse?
Key theories
- Sprachen für die Datenanalyse
- Umgebungen wie R und Python bieten vektorisierte Operationen, reichhaltige Datenstrukturen und Paket-Ökosysteme, die auf statistische Arbeitsabläufe zugeschnitten sind und die Art und Weise prägen, wie Analysen ausgedrückt und erweitert werden.
- Reproduzierbarkeit und Skalierung
- Praktiken der reproduzierbaren Forschung und Hochleistungstechniken bestimmen gemeinsam, ob eine Analyse vertrauenswürdig, wiederholbar und auf Datensätze anwendbar ist, die weit größer sind, als eine einzelne Maschine direkt verarbeiten könnte.
Clinical relevance
Die Software- und Berechnungspraktiken, die eine Analyse umgeben, bestimmen, ob ihre Ergebnisse reproduziert, geprüft und skaliert werden können; in einer Ära großer Datenmengen und komplexer Pipelines sind diese technischen Belange für gültige Schlussfolgerungen ebenso wichtig wie die zugrunde liegenden statistischen Methoden.
History
Die S-Sprache bei Bell Labs etablierte das Modell einer interaktiven Umgebung für die Datenanalyse; ihr Open-Source-Nachfolger R und der wissenschaftliche Python-Stack wurden dominant, während wachsende Datenmengen und Reproduzierbarkeitsbedenken die Berechnungspraxis zu einem eigenständigen Forschungsgebiet erhoben.
Key figures
- John Chambers
- Ross Ihaka
- Robert Gentleman
- James Gentle
Related topics
Seminal works
- chambers2008
- gentle2009
Frequently asked questions
- Ist statistische Software wirklich Teil der Statistik?
- Ja. Die von Statistikern entwickelten Methoden sind nur nützlich, wenn sie korrekt und ausführbar implementiert werden, daher ist das Design statistischer Sprachen, reproduzierbarer Arbeitsabläufe und skalierbarer Berechnungen ein integraler Bestandteil des statistischen Rechnens.
- Warum ist Reproduzierbarkeit so wichtig geworden?
- Da Analysen komplexer und datengesteuerter werden, können Ergebnisse von exaktem Code, Datenversionen und Rechenumgebungen abhängen. Reproduzierbare Praktiken ermöglichen es, veröffentlichte statistische Arbeiten zu überprüfen, wiederzuverwenden und darauf aufzubauen.