Bir istatistikçi ne yapar?

İstatistiksel olmayan arkadaşlarıma söylediğimde, istatistiklerde doktora yapan bir yüksek lisans öğrencisiyim, doğal olarak "oh, bir profesör olmak ister misin?" Onlara hayır diyorum aslında sanayide çalışmayı planlıyorum. Sonra cevap veriyorlar, "ve ne yapıyorlar?". Bu soruya iyi bir yanıt bulamadım. Onlara istatistikçilerin üzerinde çalıştığı bir dizi ilginç sorun vermek istiyorum, ancak cevabım genellikle karışık veya çok teknik. Sanırım çoğu insan bizi Excel'de çalışırken, ortalamaları ve standart sapmaları hesaplarken hayal ediyor.

Kısa ve ilginç olan bu soruya iyi bir cevap nedir?

Teşekkürler! (bu soru için iyi bir mevcut etiketin ne olduğundan emin değilim)

En çok ilgilendiğim alan biyoistatistik alanı. İstatistikler, bu konuda bir ilaç denemesinin sonuçlarını özetlemekten, Prozac'ın plasebo şeker hapından gerçekten daha etkili olup olmadığını belirleyerek kanser hastalarında tümör tespitine kadar her şeyi yapmak için kullanılabilir. Lütfen bulduğum bu sunuma göz atın:

Biyoistatistik nedir?

Unutmayın, bir istatistikçi bir veri kümesini bir dizi karara eşleyen bir işlevdir.

Bir istatistikçi, bir veri kütlesinde gizlenen hikayeleri ortaya çıkaran sayısal bir dedektiftir.

Bir istatistikçi aşağıdaki genel adımları gerçekleştirir:

1. Hedefi test etme teorisi vardır, bir tahmin üretir vb.

2. Yukarıdaki hedefle tutarlı veriler (anketler, deneyler, üçüncü taraflar vb. Yoluyla) elde edilir.

3. Kabaca yazan istatistiksel bir model geliştirir: İlgi alanı değişkeni = ortak değişkenlerin işlevi + rastgele hata.

4. Matematik / istatistikten çeşitli araçlar kullanarak ortak değişkenlerin ilgi değişkeni üzerindeki etkisini tahmin edin.

5. Elde edilen tahminleri teoriyi değerlendirmek / tahminler oluşturmak için kullanın.

Yukarıdaki genel adımları çeşitli ayarlara bağlamlandırabilirsiniz. Bağlam izleyiciye bağlı olarak değiştirilebilir. Örneğin:

• Doktorlarla: ilaçların etkinliğini nasıl değerlendireceğinizi tartışın

• Daha genel bir kitleyle gelecek seçimlerde kazananı nasıl değerlendireceğinizi tartışın

• İş profesyonelleri ile reklam tasarımlarının vb. Göreli etkisini nasıl değerlendireceğinizi tartışın.

Ben istatistikçi değilim, ama işimin çoğu istatistik içeriyor ve sağlık hizmetlerinde çalışıyorum.

Zamanımın çoğunu yaparak harcadığım iki şey:

a) etkilerin ve eğilimlerin boyutlarını incelemek ve "gerçek" olup olmadıklarını görmek b) Hizmetlerimizin yöneticileri ve kullanıcılarının bunları genellikle grafik biçiminde anlayabilmeleri için çok büyük veri kümelerini basit bir şekilde sunmak.

Bunu söyledikten sonra, ASLA işimi bir partideki herhangi birine başarıyla açıklayamadım, bu yüzden seninle aynı teknede olduğumu düşünüyorum! İnsanlar "kulağa ilginç geliyor" dediğinde seviyorum - çünkü söylemediğim gibi değil!

TV programı Numb3rs, birçok insanın gördüğü gibi yararlıdır. Onlara, Numb3rs'deki adamlar gibi olduğumu söylüyorum, ancak suçlardan ziyade iş sorunlarını çözmeyle ilgileniyorum. (Çalıştığınız alan için "iş sorunlarını" değiştirin.) Bu genellikle "Vay canına, harika!" bu da eskiden aldığımdan daha iyi.

Hem alt alanlarda uygulanabilen hem de meslekten olmayanlar için anlaşılabilir (özünde) basit bir cevap girişimim: Bilim dünyayla ilgili teoriler geliştirdiğinde, bu teoriler gerçek verilerle karşılaştırılır. İstatistiğin rolü, bir veya daha fazla rakip teorinin verileri ne kadar iyi açıkladığını değerlendirmektir. Bu, istatistikçinin teorinin veriden karşılaştırılmasından aldıkları sonuçlar hakkındaki belirsizliğini ölçmesine izin veren matematik ile elde edilir.

Bir istatistikçi sonuçlar veri kümesinden ulaşılabilir ve belki daha da önemlisi, hangi sonuçları ne söyler edemez ulaşılabilir.

Çevrimiçi bir perakendecide iş zekası ekibi için istatistikçi olarak çalışıyorum. İşimde sık sık çeşitli şeyleri tahmin etmek için modeller yapıyorum (kataloglara yanıt oranları, açık e-posta oranları vb.). Ayrıca pazarlama A / B testleri oluşturmaya yardımcı olurum (örneğin, e-posta A, e-posta B'den daha iyi sonuç verir mi?) Basit bir sorun gibi görünüyor, ancak örnek boyutları için bazı güç hesaplamaları yapmaya başladığınızda bu oldukça karmaşık olabilir. Ayrıca, işletmelerdeki karar vericiler her zaman A profilinin B profilinden farklı olup olmadığını bilmek ister. Örneğin, bu yıl kahverengi ayakkabılardan daha fazla siyah ayakkabı sattık mı? Bu katalogla daha fazla gecikmiş müşteriyi dönüştürdük mü? İnsanların dönüşüm sağladıkları pazarlama kanalları bu yıl geçen yıl kullanılan kanallardan farklı mıydı? Bu soruların (muhtemelen) yüzeyde cevaplanması basittir,