Statistik

Statistik durchdringt heute nahezu alle Lebensbereiche: Wann immer jemand etwas zählt und daraus Rückschlüsse zieht, ist Statistik beteiligt. Grund genug, dass Bürgerinnen und Bürger sich fragen:  Was ist eigentlich Statistik, und was trägt die Erhebung und Analyse von Daten zu unserem Leben bei?

So einfach diese Frage auch klingen mag, so vielseitig ist eine entsprechende Antwort. Und so finden statistische Methoden und Denkweisen heute Widerklang in einem bemerkenswert breiten Spektrum von Anwendungen. Zur Beurteilung von neuen Arzneimitteln werden Klinische Studien durchgeführt, die ohne Statistik undenkbar sind. Städteplanung, Verkehrsplanung und andere Planungen der Infrastruktur beruhen auf Daten der Wirtschafts- und Sozialstatistik. Die sich verändernde Altersstruktur hat viele Auswirkungen, was eine genaue Prognose der Bevölkerungsstruktur, basierend auf demographisch-statistischen Methoden, voraussetzt. Des Weiteren ist die Statistik im Bereich der Bioinformatik und Genomforschung auf verschiedensten Ebenen nicht mehr wegzudenken, und die jüngsten außergewöhnlichen Wetterereignisse fordern die Statistiker und Versicherungsmathematiker heraus. Wirtschaftsprognosen benötigen Statistik und Ökonometrie. Nicht zu vergessen ist die Mathematik als Baustein der Statistik.

 

"Auch der Zufall ist nicht unergründlich -
er hat seine Regelmäßigkeiten
"
(Novalis, alias Friedrich Freiherr von Hardenberg")

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DAGStat Stellungnahme: Die Rolle der Statistik in der Künstlichen Intelligenz

Die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat eine umfassende wissenschaftliche, wirtschaftliche, gesellschaftliche und politische Diskussion ausgelöst. Die Statistik als fächerübergreifendes Wissensgebiet spielt eine substantielle Rolle sowohl für das theoretische und praktische Verständnis von KI als auch für deren weitere Entwicklung. Als Beitrag für die aktuelle Diskussion hat die Deutsche Arbeitsgemeinschaft Statistik (DAGStat) ihre Position zu KI in diesem Papier näher beschrieben. Neben den statistischen Methoden und der Betrachtung von oft vermeidbaren Fehlern bei Planung und Ausführung von KI-Anwendungen wird auch auf die ebenso notwendige wie sinnvolle Erweiterung der Curricula im schulischen und universitären Bereich eingegangen.

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