PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | 15 | nr 2 | 144--152
Tytuł artykułu

Statistical Computing in Information Society

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In the presence of massive data coming with high heterogeneity we need to change our statistical thinking and statistical education in order to adapt both - classical statistics and software developments that address new challenges. Significant developments include open data, big data, data visualisation, and they are changing the nature of the evidence that is available, the ways in which it is presented and the skills needed for its interpretation. The amount of information is not the most important issue - the real challenge is the combination of the amount and the complexity of data. Moreover, a need arises to know how uncertain situations should be dealt with and what decisions should be taken when information is insufficient (which can also be observed for large datasets). In the paper we discuss the idea of computational statistics as a new approach to statistical teaching and we try to answer a question: how we can best prepare the next generation of statisticians.(original abstract)
Rocznik
Tom
15
Numer
Strony
144--152
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Lodz, Poland
  • University of Lodz, Poland
Bibliografia
  • Bryce G.R., Gould R., Notz W.I., Peck R.L., (2000), Curriculum Guidelines for Bachelor of Science Degrees in Statistical Science, The ASA Undergraduate Statistics Education Initiative Website: http://www.amstat.org/meetings/jsm/2000/usei/BS-curriculum.PDF.
  • Bessant K.C., MacPherson E.D., (2002), Thoughts on the Origins, Concepts, and Pedagogy of Statistics as a "Separate Discipline", The American Statistician, 56 (1), 22-28. [CrossRef]
  • Domański Cz., (2011), Statystyka nauką dla wszystkich, In: Statystyka w Służbie Publicznej. Wyzwania XXI w., Kraków: Statistical Office in Kraków.
  • Givens G.H., Hoeting J.A., (2005), Computational Statistics, Wiley Series in Probability and Statistics, New York: Wiley-Interscience.
  • Lauro C., (1996), Computational statistics or statistical computing, is that the question?, Computational Statistics & Data Analysis, 23 (1), 191-193. [CrossRef]
  • Nolan D., Temple L.D., (2010), Computing in the Statistics Curricula, The American Statistician, 64 (2), 97-107. [Web of Science] [CrossRef]
  • Rao C.R., (1997), Statistics and Truth: Putting Chance to Work (2nd Edition), Singapore: World Scientific Publication.
  • Rao C.R., (1994), Statystyka i prawda, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Stefanowicz B., (2001), Edukacja statystyczna, Kwartalnik Statystyczny, III (1), 2-5.
  • Stigler S.M., (2007), Statistics and the Wealth of Nations, International Statistical Review, 73 (2), 223-226. [CrossRef]
  • Szupiluk R., (2013), Dekompozycje wielowymiarowe w agregacji predykcyjnych modeli datamining, Warszawa: The Publishing House of the Warsaw School of Economics.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171426293

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.