Statystyka to dziedzina naukowa zajmująca się zbieraniem, analizą, interpretacją i prezentacją danych liczbowych. Umożliwia wydobywanie istotnych informacji z danych, szacowanie niepewności oraz podejmowanie racjonalnych decyzji w warunkach losowości. W przeciwieństwie do podejść całkowicie deterministycznych, statystyka wprowadza formalizm i rygor w badaniu zjawisk zmiennych lub niepewnych, odróżniając się tym samym od klasycznej analizy matematycznej. Opiera się na teorii prawdopodobieństwa i dzieli się na statystykę opisową (podsumowanie i wizualizacja danych) oraz statystykę wnioskowania (wyciąganie wniosków z próbek). Skuteczne zastosowanie wymaga dogłębnej znajomości metod, ich założeń i ograniczeń.
Przykłady zastosowań i wykorzystania
Statystyka jest wszechobecna w takich dziedzinach jak badania naukowe, finanse, medycyna, nauki społeczne, przemysł, marketing czy sztuczna inteligencja. Przykłady zastosowań to ocena skuteczności leku w badaniach klinicznych, modelowanie zachowań klientów w kampaniach marketingowych, wykrywanie anomalii w systemach przemysłowych czy szacowanie skuteczności modeli uczenia maszynowego. Konkretnymi przykładami są testy hipotez, przedziały ufności, regresja, analiza wariancji i metody grupowania.
Główne narzędzia, biblioteki i frameworki
Do analizy statystycznej szeroko wykorzystywane są narzędzia takie jak R (biblioteki ggplot2, dplyr, caret), Python (pandas, NumPy, SciPy, statsmodels, scikit-learn). W kontekstach akademickich i zawodowych istotne są również środowiska SAS, SPSS, Stata i MATLAB.
Najnowsze trendy, rozwój i ewolucja
Do najnowszych trendów należą rosnąca integracja statystyki ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, gdzie metody statystyczne służą do walidacji, wyjaśniania i usprawniania modeli predykcyjnych. Pojawienie się big data i danych nieustrukturyzowanych wymusza rozwój skalowalnych i odpornych metod statystycznych. Ważnymi trendami są również powtarzalność badań, zaawansowana wizualizacja oraz automatyzacja analiz (AutoML).