Statisztika egyetemi szinten hogy néz ki különböző szakokon?

kerteszmernokin voltam, nalunk a statisztika full gyakorlati volt, szamitogepen, R programban. utaltam, de tul hasznos volt, ugyhogy vagy 3x vegigultem azt a targyat (elsore atmentem valahogy, de meg is akartam tanulni rendesen :D). igazabol olyan volt mint egy profibb excel, mindenfele diagramokat csinaltunk, normalitast, eloszlast vizsgaltunk peldakon, beadando is volt.

derivalas-integralas nekunk matekon volt, nem statisztikan.

"De papíron fix nem tudna integrálni."

Bocs az offért, de én vegyész vagyok. Néha adódott olyan feladat, ahol integrálni kellett. Egy alkalommal először nekiestem én is papíron. Biztosan imponálni akartam a beosztottaimnak, hogy én ilyet is tudok. Egy napig számoltam. Aztán eszembe jutott, hogy középiskolában az ilyet úgy csináltuk, hogy milliméter papírra megrajzoltuk a görbét, kivágtuk a görbe alatti területet, és lemértük a tömegét. A vegyészeknek egész jó mérlegjük van. Aztán lemértük az egységnégyzetet is, és megvolt az integrál. Szóval ellenőrzésképpen megcsináltam a milliméter papíros módszerrel is - fél óra alatt. A két integrál kevesebb mint 3%-kal tért el egymástól. Szóval az a tanácsom, hogy mindent a legegyszerűbb még korrekt módszerrel kell "kiszámolni".

#2 mondjuk ma már beírod gépbe és kiszámolja, szóval ez a módszer minden, csak nem egyszerű és gyors a mai világban. De érdekességnek persze jó.

Ami a statisztikát illeti, az nagyjából azt takarja a legtöbb egyetemi képzésen, mint amit linkelt a kérdező. Középiskolai dolgok átnézése kicsit kibővítve, majd a végén hipotézis analízis.

A legtöbb szakon nem egy túl fontos tantárgy, akinek ez a nehéz tantárgy, az vagy nagyon gyatra matekból vagy nagyon könnyű szakot választott. Nem használja a legtöbb részét a hallgatók többsége, de azért olyan dolgok, mint pl normál eloszlás vagy egyéb statisztikai fogalmak sok helyen előjönnek a tanulmányok során. Szóval érthető, hogy a tanterv szerkesztésénél úgy gondolják, hogy erre szüksége van, ha odafigyelt középiskolában, akkor ismétel egyet, ha nem figyelt oda, akkor meg ideje megtanulnia.

Egyébként, ha máshol nem, akkor szakdolgozat/diplomamunka írásnál nagyon lelkesen szokták elővenni a hallgatók ezeket a dolgokat. Szinte minden dolgozatban van valami feldolgozott adat, kísérleti eredmény, kérdőív kiértékelés stb. amiről oldalakon keresztül lehet statisztikai mutatókat elemezni, ezzel hizlalva az oldalak számát. És tudományosabb kinézetet adva az esetleg más számítást nem nagyon tartalmazó dolgozatnak.

Erős egyszerűsítéssel a statisztika nem egyéb, mint nagyon sok adat meghatározott szabályok szerinti rendezése. Amíg nem voltak alkalmas számítógépek (azaz úgy ötven évvel ezelőttig) a statisztika az elméleti megfontolásokon túl elég nehézkes dolog volt, mert irtózatos mennyiséget kellett számolni. Ezért az elvi részen túl nem is lehetett egyetemi anyag.

Miután elterjedtek a személyi számítógépek, kezdtek statisztikai szabályokra programokat írni, ezután lehetett komolyabban nagy adathalmazokat kezeli, szerkezetüket vizsgálni. Egyetemeken gyakran a valószínűségelmélet mellékágaként tanítják.

A statisztika kiválóan alkalmas durva hazugságok megalapozására is, mert kevesen veszik észre a csalásokat benne, hiszen könnyű hangzatosnak tűnő hamis levezetéseket adni hatalmas adattömegek szerkezetére (és akkor még szó se esett arról, vajon a hatalmas adattömeg mennyire megbízható - mert ez kulcskérdés).

(a statisztika megtörtént dolgok adataiból a jelenség szabályai alapján meghatározott új ismeret - jellemzően a jelenség valamely fontos tulajdonsága. A valószínűségszámítás bizonyos események bekövetkezési esélyének megállapítása. Ehhez pontosan kell ismerniaz adott esemény lefolyásának fő jellemzőit. Például a kockadobásnál tudjuk, hogy hat lapja van a kockának, és ha homogén és szabályos, akkor egyforma az esélye akármelyik lapra esésnek. Ha viszont "cinkelt" a kocka, akkor annak ismeretében meg lehet határozni, mekkora esélye lesz a cinkelt lapnak.)

Az adatgyűjtés egy önálló tudomány. Jól kell ismerni, miféle adatot gyűjtünk, erről például mi a tömeg véleménye, milyen megoszlásban. Ezután úgynevezett reprezentatív mintát kell venni, ami azt jelenti, hogy mondjuk egymillió embertől nem kérdezünk, de kiválasztunk ezret, akik ugyanolyan arányban fognak különböző dolgokat mondani, mint az egymillió. Az egx roppant nehéz feladat, és a téma igen alapos ismeretét igényli. Ha valaki más típusú mintát vesz, az eredmény akár homlokegyenest ellentéte egy másik "vizsgálatnak". Ezért szokták eltitkolni, miféle adatokat gyűjtöttek. Ha elárulnák a módszert, egy jó szakember viszonylag pontosan meg tudja állapítani a csalás mértékét.

Ha érdekel a téma, ajánlom Tim Harford angol közgazdász (és statisztikai szakértő) magyarul is megjelent könyveit. Elősorban a HVG-nél megjelent Adatdetektív című könyvét. Rendkívül tanulságos, hogyan csalnak nagy cégek, hogyan élnek vissza nagy tudósok neveivel.

#7 vagyok

Itt egy link a részletes tárgyleíráshoz:

[link]