Statistica este disciplina științifică ce se ocupă cu colectarea, analiza, interpretarea și prezentarea datelor numerice. Aceasta permite extragerea de informații relevante din date, cuantificarea incertitudinii și fundamentarea deciziilor raționale în condiții de aleatoriu. Spre deosebire de abordările pur deterministe, statistica aduce formalism și rigoare în studiul fenomenelor variabile sau incerte, diferențiindu-se astfel de analiza matematică clasică. Bazată pe teoria probabilităților, statistica se împarte în statistică descriptivă (rezumarea și vizualizarea datelor) și statistică inferențială (extragerea de concluzii din eșantioane). Aplicarea corectă presupune o cunoaștere aprofundată a metodelor, ipotezelor și limitărilor acestora.
Cazuri de utilizare și exemple
Statistica este prezentă în numeroase domenii: cercetare științifică, finanțe, medicină, științe sociale, industrie, marketing și inteligență artificială. Este utilizată, de exemplu, pentru a evalua eficacitatea unui medicament în studii clinice, a modela comportamentul clienților în campanii de marketing, a detecta anomalii în sisteme industriale sau a estima performanța modelelor de învățare automată. Exemple concrete includ teste de ipoteze, intervale de încredere, regresii, analize de variață și metode de clustering.
Principalele instrumente software, biblioteci și framework-uri
Diversi instrumente sunt folosite pe scară largă pentru analiza statistică. R este un limbaj de referință, cunoscut pentru bogăția bibliotecilor (ggplot2, dplyr, caret). Python este de asemenea foarte popular, cu biblioteci precum pandas, NumPy, SciPy, statsmodels și scikit-learn. Alte medii relevante sunt SAS, SPSS, Stata și MATLAB, mai ales în mediul academic și profesional.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
Dezvoltările recente includ integrarea tot mai accentuată a statisticii cu inteligența artificială și învățarea automată, unde metodele statistice validează, explică și îmbunătățesc modelele predictive. Apariția big data și a datelor nestructurate impune dezvoltarea de metode scalabile și robuste. Cercetarea reproductibilă, vizualizarea avansată și analiza automată (AutoML) sunt, de asemenea, tendințe majore.