statisztika

Védőoltásokról a tények alapján

A védőoltásoknak köszönhetjük, hogy ma már biztonságban vagyunk a korábban brutálisan pusztító fertőzésektől. Ferenci Tamás szerint ahhoz, hogy ez a kedvező helyzet fennmaradjon, tudományos ala­po­kon és bizonyítékokon nyugvó is­me­ret­ter­jesz­tés­re, és korrekt, a kockázatokat és az előnyöket is bemutató tájékoztatásra van szükség. A védőoltásokról a tények alapján c. könyv a szerző által írt vedooltas.blog.hu oldal anyagaiból nőtt ki. A védőoltások me­cha­niz­mu­sá­ról talán mindenki hallott valamennyit, arról azonban valószínűleg kevesen, hogy milyen szerepet játszhat itt a matematika.

Megjegyzések az adatbányászatról jégkorongcsapatok összeállítása ürügyén

Nemrégiben olvastam egy izgalmas cikket Südy Barbara (BME, Analízis Tanszék) tollából az Alkalmazott Matematikai Lapok­ban, mely arról szólt, hogyan optimalizáljuk jégkorongcsapatok össze­té­te­lét adatbányászati mód­sze­rek­kel. A kor­sze­rű statisztikai – és abból kinőtt – módszerek egy ilyen, első ránézésre igen csak szokatlan alkalmazása indított arra, hogy mint statisztikus, papírra vessek pár gondolatot e területről, és persze magáról a cikkről is, megfogalmazva egyúttal néhány javaslatot és tanulságot is.

Milyen színű a valószínű?

A jövővel kapcsolatos lehetőségek elképzelése és a valószínűségük megbecslése kulcsfontosságú mindennapi életünk megszervezéséhez, illetve hosszabb távú céljaink eléréséhez. Keszthelyi Gabriella idén megjelent könyve azt mutatja be, milyen gondolkodási lépéseket végzünk ilyenkor, hogy mindennek mi a matematikai és tudománytörténeti háttere, illetve mik azok az esetek, amikor az intuíciónk nem vezet helyes eredményre. A könyvet egyaránt ajánljuk középiskolás diákoknak, tanároknak, illetve egyetemi hallgatóknak a témában való elmélyüléshez.

Hogy ne tévedjünk ‒ Wald Ábrahám és a hiányzó lövedéknyomok

Mennyivel korábban célszerű kimenni indulás előtt a repülőtérre? Valójában mit árul el a köz­vé­le­mény-kutatás? Milyen lottózási módszer vezet a legbiztosabban a meg­gaz­da­go­dás­hoz? Jordan Ellenberg könyve, a Hogy ne tévedjünk megdöbbentő felfedezésekre világít rá egyes-egyedül a matematikus módszerével, de nem a matematikusok által használt szaknyelven. A könyv egy fejezetét a Park Könyvkiadó szíves en­ge­dé­lyé­vel közöljük.

Kísérletek tervezése és értékelése

Hézagpótló művet tartok a kezemben; már az első kiadás is alapműnek számított és nem hi­á­nyoz­ha­tott senki polcáról, aki adat­fel­dol­go­zás­sal, kísérlettervezéssel foglalkozik. A korábbi, bibliaként forgatott könyv, többszöri utánnyomás dacára is elfogyott, hiánycikknek számít. A jelen mű ennek átdolgozott, javított kiadása. Kemény Sándor, Deák András, Lakné Komka Kinga, Kunovszki Péter: Kísérletek tervezése és értékelése c. kétkötetes könyvéről Héberger Károly írt recenziót.

Statisztikus tanuláselmélet I. rész

  • Tamás Ambrus, Csáji Balázs Csanád
A mesterséges intelligencia fogalmának meghatározására sokfajta megközelítés létezik, de abban szinte minden kutató egyetért, hogy a gépi tanulás a terület kulcsfontosságú módszere. Noha sok heurisztikus megoldást is használnak a gyakorlatban, a gépi tanulás elmélete mostanra gazdag múlttal rendelkezik, amelynek fontos része a statisztikus tanuláselmélet. Tamás Ambrus és Csáji Balázs Csanád a statisztikus tanuláselmélet egyik klasszikus módszerébe, a szupport vektor gépek elméletébe ad bevezetést.

Vélemény „A 6 szigma statisztikai eszközei” című könyvről

„A Six Sigma egy új minőségügyi kezdeményezés, filozófia és módszertan is egyszerre. De mi is az a Hat szigma módszertan? Mi benne az új? Ez egy strukturált, egymásra épülő fázisokból (definíció, mérés, elemzés, fejlesztés és szabályozás) álló fejlesztési folyamat, amelynek fókuszában a vevői elvárás áll. A szigma alapvetően támaszkodik a matematikai statisztikára. Itt jön a képbe az elmélkedésünk témáját jelentő könyv." Tóth Csaba László fizikus vezet be a különleges témába.
Keresés