Opowieści statystyczne

"There are no routine statistical questions, only questionable statistical routines."

Przypisywane J.M. Hammersleyowi.

Opis

Statystyka może kojarzyć się z długimi tabelkami oraz pojęciami takimi jak "mediana", "korelacja" czy tajemnicza "wartość P". Współczesna statystyka opiera się jednak na tworzeniu opowieści wyjaśniających jak obserwowane dane mogły powstać. Podobnie jak fizyk budujący coraz to lepsze teorie opisujące ruch planet, chemik myślący o zachodzących reakcjach chemicznych czy biolog opisujący jak gatunki oddziałują ze sobą w danym środowisku, w trakcie tych warsztatów nauczymy tworzyć się modele statystyczne opisujące zebrane dane.

Dla kogo przeznaczone są to warsztaty? Dla każdej osoby, która chce analizować dane! Niezależnie czy uczestnicy pracują nad własnymi projektami naukowymi, są zainteresowani analizą danych zebranych na pierwszych etapach olimpiad przedmiotowych, czy w trakcie spaceru po lesie zastanawiają się jak oszacować liczbę szyszek na ziemi, te warsztaty mają za zadanie wykształcić podstawowe umiejętności wyjaśniania danych wykorzystując opowiadanie historii o tym jak owe dane powstały.

Wymagania

1. Na warsztatach potrzebny będzie komputer.
2. Będziemy korzystać z Pythona poprzez Google Colab. Nie jest wymagana zaawansowana umiejętność programowania, ale potrzebna będzie podstawowa znajomość języka (jak pisanie pętli) lub otwartość na uczenie się ich podczas warsztatów.
3. Ze strony matematycznej, będziemy posługiwać się prawdopodobieństwem warunkowym.
4. Ciekawość świata i otwartość na uczucie zagubienia i dezorientacji. Pierwsze intuicje wielokrotnie okażą się niepoprawne, ale nie należy się zrażać – statystyka nie jest prosta! 

Zadania kwalifikacyjne pomogą Ci ocenić (i przygotować się!) czego można się spodziewać pod względem programowania i rachunku prawdopodobieństwa na warsztatach.

Przydatne rzeczy

Warsztaty będą wprowadzeniem do modelowania statystycznego i zadania zostały tak ułożone, by nie wymagały dostępu do dodatkowych materiałów. Ale jeśli masz ochotę przygotować się wcześniej (lub nie możesz przybyć na Warsztaty), polecam następujące źródła:

• A. Gelman et al., "Bayesian Data Analysis" (2021). PDF dostępny na stronie autora.
• R. McElreath, "Statistical Rethinking" (2023). Wykłady dostępne na YouTube.
• Materiały dostępne na stronie Michaela Betancourta.
• Więcej źródeł wylistowanych jest tutaj.

Kontakt

W razie pytań związanych z warsztatami, zachęcam do kontaktu na adres pczyz w domenie protonmail.com. Tytuł wiadomości powinien rozpoczynać się od słowa FLAMING (pisanego wielkimi literami), co pozwoli mi łatwo znaleźć odpowiednie wiadomości.