Forskningsområde Statistik

Statistik är vetenskapen för insamling och analys av data. I forskningen utvecklas sannolikhetsmodeller och metoder för dataanalys och kvantifiering av osäkerhet, ofta genom en kombination av matematik och avancerade datorberäkningar.

Forskare i statistik utvecklar inferensmetoder för att dra statistiskt säkra slutsatser om underliggande mekanismer från observerade data. Data ofta är behäftade med olika former av fel och en central del av forskningen fokuserar därför på datainsamlingsmetoder för förbättrad datakvalitet. Metoder för att prediktera nya data och beslutsfattande under osäkerhet är också viktiga delar av statistiken.

Statistiska metoder används inom alla empiriska vetenskapsfält, och statistikforskare arbetar därför ofta inom specialicerade delområden som ekonometri, psykometri och demografi. Statistik är också grundläggande för artificiell intelligens och maskininlärning, områden som under senare år blivit allt viktigare forskningsområden för statistiker.

Allmän statistikproduktion

Forskningsområdet innefattar en mängd delområden som t ex urvalsdragning, konstruktion av frågeformulär, integritetsskydd och intervjuarutbildning. Institutionen har en lång tradition av detta forskningsområde. Viktig aktuell litteratur på området är skriven av våra medarbetare.

Bayesiansk inferens

Bayesiansk statistik beskriver hur empiriska observationer uppdaterar vår kunskap om ett okänt eller osäkert fenomen. Osäkerheten kvantifieras med subjektiva sannolikheter, vilket ger ett naturligt och praktiskt ramverk för prediktion och beslutsfattande under osäkerhet.

Beroende och högdimensionella data

Standardparadigmet för statistisk modellering antar att observationer av variabler är oberoende. Förutom multivariata statistiska tekniker som möjliggör beroenden mellan variabler, och tidsserieanalys med beroende över tid, ger många empiriska miljöer upphov till komplexa datastrukturer som ställer ytterligare krav på modellering och inferens.

Försöksplanering

Experiment möjliggör att studera forskningsfrågor under kontrollerade förhållanden, på ett sådant sätt att effekterna av de undersökta variablerna kan isoleras. Syftet med ett experiment är att undersöka om det finns ett samband mellan en eller flera faktorer/behandlingsvariabler och en responsvariabel av intresse, samt att skatta storleken på eventuella behandlingseffekter. Med noggrann planering av experimentet kan giltiga slutsatser dras och mängden information maximeras givet de tillgängliga resurserna.

Linjära modeller och deras generaliseringar

Statistiska modeller används för att förklara variationen i mätningar gjorda på variabeln av intresse (även kallad utfall, respons).

Statistiska modeller inom samhällsvetenskap

Här forskar vi på statistiska modeller och tillhörande metoder inom flera olika områden. De praktiska tillämpningarna finns framförallt inom samhälls- och beteendevetenskap.

Tidsserieanalys

Inom tidsserieanalys studeras data som samlats in över tid. Syftet kan vara att förstå beroenden inom eller mellan variabler, identifiera mönster eller att göra prognoser för framtida observationer. Tidsseriemetoder är oumbärliga verktyg inom nationalekonomi, finans, klimatvetenskap och många andra områden där förståelse av tidsseriernas egenskaper är central.