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▷▶ What is Statistic?
◎ 1∼5까지 이야기 한 것이 통계학과 멀게 느껴진 이유
· 모든 주제들이 데이터로부터 알아내는 것이기 때문
· 통계학의 정의가 대학원에서 배우고 있는 tools들의 집합으로 되어진 것처럼 보임.
몇가지 예를 들면 ,
· Probability theory · Real analysis ·Measure theory
· Asymptotics · Decision theory ·Markov chain · Martingales · Ergotic theory
ect....
◎ 통계학의 분야는 위의 예와 같은 tools의 집합이 아니라 데이터와 관련된 문제들의 집합이라는 용어로 정의되어져야 함.
◎ 정보과학과 자료분석에 대한 관점
[정보과학]
·자료의 양은 기하적으로 증가하는 반면에 통계학자의 숫자는 빨리
증가하지 못하는 것을 인식하므로, 통계학의 분야가 수학에 근거한 확률적 추론에
집중한 정보과학의 작은 부분으로 초점이 모아짐.
·통계학의 분야에서 최선의
전략이라고 옹호하는 관점임.
·그러나 이러한 관점이 적용되어진다면 정보혁신(information
revolution)에 있어서 통계학의 역할이 시간이 지남으로서 사라질 것임.
·이러한
전략은 정보과학으로서의 통계학이 현재의 관습이나 학계의 프로그램에서 상대적으로
변화를 조금 요구한다는 굉장한 이점을 가짐.
[자료분석]
· John Tukey에 의해서 일찍이 1962년에 지지된 통계학의 정의는 통계학은
자료분석과 관계가 되어져야 한다는 것임.
· 이 관점에서는 현재의 관습이나
학계에서 큰 변화가 요구되어짐.
◎ 계산 (Computing)
· 데이터가 어디에 있는지를 알아야 하고, 계산을 하는데 여유를 가져야
함.
· 계산은 앞에서 나온 tools의 집합 속에서 생략된 것들 중에서 하나임.
· 기초적인 통계학의 tool로서 계산하는 방법을 통합시켰다면, 다른 분야에
관련되어진 다른 데이터들이 존재하지 않아도 될 것이라고 생각하고 계산하는 방법들은
통계학의 분야에 한 부분이 될 것임.
◎ 계산에 대해 생각한다는 것은 통계패키지를 간단하게 잘 알게 되는 것보다 더 의미가 있음. 만약 계산하는 것이 근본적인 연구의 tools중의 하나가 되면, 컴퓨터과학을 배워야 함. 또한 컴퓨터를 지향하고 있는 자료분석 방법론과 우리분야의 밖에서 발전되고 있는 것을 포함하는 커리큘럼을 확장하여야 할 것임.
[배워야 하는 것들]
① numerical linear algebra, ② numerical and combinatorial optimization
③ data structure, ④ algorithm design, ⑤ machine architecture
⑥ programming
methodology, ⑦ data base management ⑧ parallel architecture 그리고 programing
등
◎ 학계나 상업적인 시장에서 데이터와 관련된 분야와 경쟁한다면, 기본적인 패러다임 중 변해야 하는 것.
·수학은 tool이고 매우 강력하게 확신하는 것 중 하나이지만 통계적
방법을 활성화시키는데 유일하게 쓰일 수 있는 것이 아님. 예들 들면, 병균이론은
수학적인 내용을 담고 있지 않다. 그러나 의학적인 현상을 잘 이해할 수 있음.
·비록 필요에 의해 제한적인 것이기는 하지만 실험적인 검증의 형태를 구성하는
것을 인정해야만 할 것임.
◎ 문화를 바꾸어야 할 것임.
· 다른 분야에서는 일반적으로 수학적인 기교보다는 생각에 치우치는
경향이 있음.
· 학습의욕을 돋구는 아이디어 중에서 학습에 대한 논쟁이 장점으로 평가되어졌음.
· 유용하게 쓰일 수 있는 최종가치판단은 더 많은 검증을 통한 후에 이루어짐.
· 통계학의 분야에서 적용하는 개념에 반대되는 범례는 유죄가 증명되기 전까지는
무죄임.
· 과거에는 새로운 방법이 수학을 사용해서 완전하게 검증이 될 때까지는 그것을
모욕하는 경향을 보이거나 좋아도 받아들이는 것을 거부했음.
· 모든 데이터셋이 적고 잡음이 클 때의 방법은 오래 전부터 이미 다 알고 있음.
· 특히 다른 분야에서 잘 운용되는 것처럼 보이는 발전을 무시하는 경향을 부드럽게
해야 함.
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