Maher za podatke, maher poslovanja, malo programer, svašta nešto. Mislim da su tu kod mene otvorili taj studij prošle godine, ali nije u sklopu univerziteta nego imaju neku svoju akademiju. Studij traje dvije godine, naziv posle studija je inženjer računarstva. Opet nešto sa zapada.

https://startit.rs/data-science-u-praksi/

Kažeš "Maher za podatke".

Živ nisam ako ja razumem šta taj stvarno radi

Istražuje uticaj magle na razvoj pilića, ako se mene pita, a ne pita se.

Igra na sred terena bez lopte ?

Možda ćeš ga vidjeti na nekoj arapskoj televiziji kako objašnjava one grafove sa burze. Drži se ti njega, prvi ćeš saznati kada će poskupjeti benzin, aluminij, ćumur itd.

Aauuu,
-Penzioneri gotovi ste, nema ko da radi za Vas.

A tek sam osetio šta je to penzija. Ništa onda, tražiti stipendiju pa u klupe.

Primenjuje matematiku na podatke i sa tim izvlaci korisne informacije za poslodavca.

Voleo bi da vidim (za primer) jedan takav rad,
gde neko izvlaci podatke i objavljuje "Šta je našao" i do kojeg zakljucka je dosao.

Kako rezultat tog rada izgleda?
Kako neko to (taj rad) ocenjuje i ko je taj koji ocenjuje tog Data Scienist-a?

To je jako siroko polje - od medicine, logistike, marketinga, berze, detekcije prevara u finansijama i sl.

Npr. kad koristis kreditnu karticu, prilikom pokusaja transakcije se ona poredi statisticki sa ogromnom kolicinom podataka kako bi se procenilo da li je u pitanju kriminalna transakcija ili ne. Ako je skor takav da je vrlo verovatna krimnalna transakcija, ona ce biti blokirana ili ce te nazvati telefonom da potvrde. Samo jedan primer.

Ili, optimizacija ruta za dostavu paketa / hrane / itd. na osnovu podataka o dosatavama gde je rezultat optimizovana ruta koja trosi manje goriva ili zahteva manje resursa ili smanjuje vreme dostave, stagod.

Ako si jako veliki igrac - tipa velika korporacija, drzava i sl. ogromna kolicina podataka o procesima moze da ti sluzi kao izvor saznanja, ako se nad tim podacima primene adekvatne transformacije.



Google - "data science examples", ima ih pun Q.

Ako pricamo o komercijalnoj upotrebi, ti podaci su ne samo interni za firme, vec su u slucaju velikih firmi jeda od najvrednijih informacija.

Ekstremni primer su mega-korporacije poput Google-a, gde su ti podaci zapravo vrednost firme u najvecoj meri.

Vise srece ces imati sa nalazenjem podataka koji kace javni sektor i nauku.



Na milion nacina, od jednostavnog "DA / NE" odgovora ili neke vrste skora u finansijskim aplikacijama, do slike koju zoves vremenska prognoza :-)



Obicno imas neku metriku koja prati uspeh kakvog-god procesa da modelira buducnost / realnost.

U slucaju finansijske upotrebe, to ce biti neko poredjenje sa onim sto se stvarno desilo ili direktna mera profita u slucaju atomatske trgovine i sl.

U slucaju medicine, npr. ako imas algoritme koji predvidjaju bolest npr. tumor, poredices ga sa ishodima za pacijente.

U slucaju logistike, merices koliko je algoritam ustedeo goriva ili smanjio vreme dostave ili sta je vec bio cilj.

Itd.

Tih scientista ima i sada puno, pogotovo prije "demokratskih" izbora, kada počnu gnjaviti narod telefonom. Gledajući program te naše privatne akademije koja je navodno medju boljima u svetu, nekako mi se čini da će proizvesti brdo inženjera za na burzu rada. Svi predavači, tako ih zovu jer to nisu profesori, su zaposleni po nekim firmama i na predavanjima pričaju svoje anegdote. Sve je nešto općenito, samo nešto mute, takve scientiste koriste političari u svojim savetnim timovima. Recimo, istražiš koliko dobrih klavijaturista živi na kućnom broju 68 i onda iz toga naprave znanost. Zbog takvih analitičara izmedju ostalog nazaduje i zdravstvo, bilo bi još puno gore da ih ne spašava razvoj elektroinike, odnosno instrumente za dijagnozu.
To je moje mišljenje o tim super kadrovima.

Hajde ovako ... dok se ne pojavi cika-Nedeljko da mi izvuce usi, a on to voli da radi, narocito na forumu Matematika. @Nedeljko - nedostajes nam ovde puno ... :-)

Verovatnoca i statistika su ozbiljne matematicke discipline, a tek o stvarima poput teorije slucajnih procesa da i ne govorimo. Ljudi sve to izucavaju na univerzitetima, ponekad i po nekoliko godina. I poput svake druge oblasti matematike i to zahteva onu jezivu formalnost tipa: definicija => aksioma => lema (+dokaz) => korolar (+dokaz) => teorema (+dokaz) ... i tako u krug. Mnogi iz toga ne izvuku nikakvo znanje, takvi sve to zaborave par godina posto dobiju diplomu i odu da se bave necim deesetim, a neki retki, koji steknu taj carobni osecaj kako sve to funkcionise ispod haube cesto nastave ka doktorskim studijama, pa postdoc, pa radovi, clanci, sci-lista, impakt-faktori, M-oznake ... i tome slicno ... e sad ...

Stigle su 2000-te, a s njima i Internet, mobilni telefoni, (a)socijalne mreze, IoT, e-uprave, e-banking, pametne kuce i gradovi ... Zivoti su se ubrzali, poslovanje takodje, a s tim se pojavila i kolicina podataka neuporediva sa onim od pre 20-30 godina. Pojavila se potreba za ljudima koji ce od tih podataka napraviti neki smisao. Posto su studije profesionalnih matematicara-statisticara skupe, dugacke i komplikovane, a pojavila se hronicna nestasica statisticara, neko se dosetio da napravi "digest" studije statistike.

Znaci, umesto da te neko gnjavi dosadnom teorijom 10 godina, obara te usput na ispitima dok ne smatra da si zasluzio sesticu itd. - upises kursic ili neku skolicu, tamo ti smandrljaju sve to sto ljudi uce godinama - u godinu dana, nabiflas svu tu teoriju onako povrsno, ofrlje, bez ikakvog reda ... i tako postanes povrsni statisticar ili ti na engleskom "data scientist". :-)

I da se ne lazemo - nijedan "data scientist" ne moze da izadje na crtu diplomiranom statisticaru starog kova. Ali u povrsnim vremenima potrosackog drustva u kome zivimo, u kome se sve radi na brzinu i gde kvalitet vies ne igra nikakvu ulogu vec samo kvantitet, gde je opsta filozofija drpaj sirotinju sto pre, gd god mozes i dokle mozes - povrsni statisticari se idealno uklapaju u takvu sliku! A uostalom, sta ce ti strucnjak za statistiku tamo gde i rezultat njegovog rada ne vredi previse?

Uzgred - samo da ne bude zabune - hedge fondovi, brokerske kuce, velike banke itd. svakako nece u svoje kriticne timove birati "data scientists". Mozda ces ih videti da rade tu i tamo neke poslice, ali one kljucne poslovne analize rade - pazi sad - pravi matematicari, a cesto i fizicari! Zasto fizicari? Paaaa, zato sto su ih tokom studija maltretirali gomilom matematike i statistike i zato sto fizicari osecaju kako stvari rade ispod haube. Moj drugar iz razreda je doktorirao teorijsku fiziku u Bostonu, ali tek sto je zavrsio sve to vec ga je ugledala jedna brokerska kuca sa Vol Strita. I ponudili su mu posao. Posto je covek voleo fiziku, u pocetku se neckao ... ali jbg, para vrti gde burgija nece. I tako - hocu-necu, evo ga sada, 30 godina kasnije, lik je vodeci finansijski konsultant tamo preko bare!

Dok "data scientists" sasvim fino rade npr. u upravnim zgradama velikih lanaca supermarketa, gde analiziraju koje proizvode kupci najvise/najmanje kupuju itd. Tu ti zaista nije potreban neko s fakultetskom diplomom - zar ne? Srazmerno tome, i manje kosta.

P. S. Za nekoliko godina ocekujte da se pojave i "wellfeeling scientists"! Ideja ce biti slicna - umesto da za svaki gripic/prehladicu trcis kod nekoga ko je gulio klupu i knjigu na medicini 15-20 godina - ti odes kod nekoga koga su svemu tome naucili za godinu dana, a ko ce samo pokrenuti neki AI-softver ... i prepisati ti lekove. Nesto poput devojke na salteru na ovom videu:

Nema ono:

- Aaaa, pa tebi knjižica nije osigurana!

... idi prvo produži!

OK, sada malo ozbiljno.
Berijev post me malo podseća na nešto što bismo i mi stari ETF-ovci rekli o "novim" inženjerima.
Mi smo studirali sa pretpostavkom da elektroinženjer ne može da bude kompletan ako ne zna jedanaestu tezu o Fojerbahu ili da je neobično potrebno da neko ko se bavi programiranjem mora obavezno da zna predmete.
U stvari, u realnosti je to malo drugačije.

Data scientist je mešavina programera i statističara. Običan statističar može da bude loš data scientist, a isto važi i za običnog programera.

Dakle, kao što je već rečeno, data scientist je osoba koja iz gomile podataka pronalazi neki smisao. On je mešavina programera i statističara.

Prvo, podaci koje treba obraditi se nalaze u različitim formatima. Zato je potreban programerski pristup da se oni iščupaju iz raznih SQL, NoSQL baza, Excel šitova, i gomile nestrukturisanih fajlova.
Tako "iščupani" podaci moraju da se istreba od "korova" i da se normalizuju za neku analizu. Radi se statistička analiza, nalaze relevantni parametri satatističkog modela, a za to je potreba jak statističar.
Data scientist mora da zna jako dobro Python, Matlab pomaže, ali se najviše radi u Pythonu, s tim da je obavezno da se poznaju biblioteke kao što su NumPy, ScyPy, TensorFlow i gomila drugih.

Kada napravi programe koji rade sa pažljivo odabranim podskupom sirovih podataka, onda je potrebno da se dobro poznaju alati za vizualizaciju podataka.

Ja poziciju data scientist više vidim kao programerski posao nego kao posao za statističara/matematičara, ali taj programer mora jako dobro da poznaje statistiku, verovatnoću, algebru, da bi se uopšte snašao u svemu tome.

Znači Snouden plus Ćuruvija…

Kao i u svakom drugom zanimanju, imas sve od ubica do blefera, gde su bleferi obicno solidan %.

Nije to nista specijalno za "data science". Isto kao i u drugim segmentima industrije - neko radi PhD-ove na novim algoritmima, neko ih implementira u framework-e i, na kraju, neko te framework-e koristi za svoj posao. Neki uce druge, neki se*uckaju i tako dalje i tako blize..



Kakav bi bio inzenjer da ne ume da napravi taj racunar od nule... ono, pesak -> silicijumski ingot -> wafer -> cip -> PCB -> hw -> microcode -> firmware -> OS -> aplikacija... od kvantne elektrodinamike, fizike poluprovodnika, elektronike, VHDL-a, digitalne obrade signala pa sve do asemblera, C-a (OK, Rust-a danas) sve do JavaScripta.

Bez toga, to je samo priuceni zanatlija bogati :-)

Za Sangajsku listu se računaju radovi... To nema veze sa onim sto me zanima.

Posle 90-tih je pao kriterijum vrednovanja znanja zbog raznih razloga.
Bilo bi interesantno da neko napise sta se sad dogadja.

Imam poznanika, drugara koji radi data science. Prvo je doktorirao na tome, pa je krenuo da radi - jer je skontao da ze mesec-dva u industriji zaradi ono sto zaradi za godinu dana od drzave. Pitam ja njega "Koja je razlika u tvom poslu da li koristi Python ili neki C/++ i neke namunjene biblioteke za matematiku"?

Kaze covek "jedno 6 meseci".

Super je to da znas sve na ruke, da znas teoriju i da znas sve sam. Jos je bolje da pratis naucna istrazivanja da nadjes optimalne algoritme, da obrazlazes zasto je bolje racunati determinante sparse matrica ovako ili onako - ali dok taj "starog kova", sve to odradi i izracuna, ovaj sto mu se ti podsmevas kao "priuceni" je to odradio, zavrsio, testirao, pustio u produkciju i vec mesecima se zaradjuje od toga. Nista poslodvac nema od toga sto "strucnjak starog kova" bolje razume, siroko dostupne biblioteke su dovoljno dobre, cena cloud-a za 30% losiji racun se zaradi za 2 dana u produkciji - a to da napravis brze, e to zaradi dosta.

Ima poslova gde ti trebaju ubice, ima poslova gde ti trebaju sljakeri.

Ako poslodavac ima konfuziju oko toga, propasce mu posao. Ako radnik ima konfuziju oko toga, nece dobro proci u profesionalnom zivotu.

Sva filozofija.

Sto se radova / Sangaja / itd. tice, tako nesto ima vrednosti samo za akademski put, znaci neko juri profesuru preko doktorata. Neki broj ljudi posle doktorata predju u industriju (ili ostanu kao jeftina akademska radna snaga na faksu kao postdoc, sto je kriminal modernog doba ako mene neko pita a ne pita :-) raditi za 1/4 kinte u industriji kao rob je cisto iskoriscavanje tih ljudi), obicno na zahtevnije pozicije ali to je prilicno finansijski upitno - za ljude iz nasih krajeva je to 90-tih bila precica za vizu za "zapad", i dan danas ima uvek dovoljno "municije" iz istocne Evrope, Indije i sl. za takav put - ali u razvijenijim ekonomijama vecina klinaca nece ici tako teskom lestvicom vec ce direktno posle nekog koledza ili lakseg faksa ici u industriju i na kraju zavrsiti sa vecom kintom kad se saberu godine koje su otisle na PhD onima koji nisu nastavili ka profesuri vec presli u industriju.

Vidi - sve ti je to relativno i zavisi iskljucivo od coveka, a ne od diplome. Imas svega tri vrste ljudi - oni koji HOCE, oni koji NECE i to priznaju ... i ona treca, najgora sorta - oni koji NECE, a prave se da hoce.

Onaj ko iskreno zeli da uradi posao, on ce sesti, zapeti i odradice posao kako god zna i ume. Makar ga odradio i pogresno. Jer zna da se iz gresaka uvek uci!

Ovi iz trece grupe ce gnjaviti. Jedina razlika je sto ako oni "starog kova" - radice bas tako kao sto ti kazes - polako, temeljno, "vino, zene i antene" ... i non-stop palam*diti neku teoriju dok mu na zidu vise diplome. A ako su "priuceni" - zalice se kako im svaka dlaka smeta ... Ali u oba slucaja se iz aviona vidi u cemu je problem. Oni NECE da to rade, vec bi samo da se 'lade. A taj koji odradi, a usput mozda i izbrlja sve (ako nema znanja i/ili iskustva) - taj barem HOCE i treba ga podrzati.

Usput, negde davno, u vreme dok sam bio student, preko puta fakulteta je bila neka kopirnica gde smo kopirali sta god je trebalo. Na zidu te kopirice bio je zalepljen neki citat, za koji mi do danas nije jasno ko je autor ... ali je tekst bas jak. I glasi:

Ko zna i zna da zna - sledi ga!
Ko zna i ne zna da zna - probudi ga!
Ko ne zna i zna da ne zna - nauci ga!
Ko ne zna i ne zna da ne zna - kloni ga se!

Zapamtio sam te reci do danas.

Cuj dovoljno dobre... najvece su sanse da neka optimizovana biblioteka poput cuBLAS radi optimalnije nego ono sto vecina moze "rucno" da napise + kolicina ulozene validacije je vise nego sto bi vecina poslodavaca bila spremna da plati. Na kraju krajeva NVIDIA je zaposlila wizarde i dobro ih platila da izvuku poslednji ciklus.

Jedini izuzetak je nesto vrlo specijalizovano za neki problem, a ljudi koji to izvode mogu da se nabroje na prste jedne ruke i u velikim firmama, kamo li negde drugde... plus, bice zakljucani u nekom podrumu da ih neko slucajno ne poach-uje.

Znači Lisbeth Salander.

Bukvalno je to sustina.

Da, trebaju ti ubice, ako si nVidia, intel, ili JP Mogran Chase. Ali to su ljudi koji se regrutuju sa post-doc studija - i njih ima jako, jako malo. Imas fazon deset-dvadeset ljudi koji su na tom nivou na akademiji, a od njih fazon trecina je u stanju da predje da radi u industriji. Verujem da znas na sta mislim kad kazem da ima ljudi u akademiji koji ne mogu da funkcionisu u stvarnom svetu.

Ali poenta je - to su vrlo specijalizovane studije. Ostatku sveta ne trebaju "inzenjeri za sve", koji znaju i kako se radi u hdl alatima i kako se radi matematicka optimizacija i kako se radi finansijska analiza.... Vecini treba onaj sto zna da upali biblioteku. To je sve sto zelim reci.

Odlican :-)

U vezi toga sto je napisao djoka_i, novih i starih..., hteo sam da citiram jednog profesora koji je pre 15-tak godina napisao nesto uvezi teme.
Pogledam i vidim da jos nije otišao u penziju. Kad sam to video izgubio sam volju da ga citiram.

Inače to sto nije otišao jos u penziju ima veze sa temom... Kvarim samo ove poslednje komentare... :)

Koji je to profesor, jel stariji od Bidena ili je generacija.

Uz poštovanje svima, statistika nije dio matematike. Statistika je alat za manipuluciju ljudi u svim sferama života. Sve što ima statistika zajednićkog sa pravom matematikom su samo brojke.¸

Profesor ima vise od 40 godina staza i vise od 70.

Nasam sam sta je pisao u nekom zaostalom fajlu pretragom reci "kriterijum".
Stavio sam u fajl uz prethodnu poruku.
Kodni raspored je neki DOSoliki ali se moze procitati.
Stavio sam u fajl da neko ne krene da citira kao da sam ja pisao.
Moze se videti da je 2008, znaci tacno pre 15 godina.

Ono sto sam pitao, u nekoj od poruka gore, ustvari bi bilo bas za autora citiranih poruka.
Zanimalo bi me sta se dogadja posle 15 godina.
Mogu da pretpostavim da nije bolje, a i komentari ovde su takvi.
Ali bi bilo zanimljivo kako bi tacno bio opis sada.

Statistika je matematicka disciplina bez koje moderan svet danas ne bi postojao.

Daj budali kalkulator i olupace nekom glavu sa njim ili ce probati da ga pojede.

Isto tako i sa statistikom. Ne znam sto bi gubio vreme sa budalama i onim sto budale rade.

Neka ako tako misliš, ne razumem kakve veze ima kalkulator sa statistikom i koji je to moderan svet za tebe. Ja gledam na te stvari drugačije. Zbog kalkulatora deca više ne znaju tablicu množenja, odredjeni ministri ne znaju šta je 180 i šta 360 stepeni itd da ne nabrajam dalje. Ako je statistika matematička disciplina, onda je pljuvanje udalj sportska disciplina.

PowerBI i/ili Tableu u vecini slucajeva, odlican iz matisa, osecaj za podatke i strukture, pro inf. pismenost, da moze da napise neki scriptic, query u pomenutim apps. U tim app-jama je zatvoren krug od importa, izdvajanja, obrade podataka do reporting-a. Takodje sharing report-a, cloud calc, storage i reporting... To je ono sto treba firmama(ozbiljnim).

Za verovatnocu i statistiku(2 discipline) je bas teska situacija, sigurno ne traba traziti medju programerima, vec retkim talentima i smerovima. Sta da kazem, osim kada bi se radila analiza raznih naucnih radova, koji se u glavnom baziraju na stat. uzorcima za ispitivanje, verujem da 50+% nije tacno.

Kalkulator je samo analogija - stvar koja moze biti vrlo korisna u rukama pametnog coveka, dok u rukama budale moze samo napraviti jos vecu budalu.

Bez statistike ne bi imao modernu medicinu, nauka ne bi mrdala zato sto ne bi bilo nacina da se pravilno interpretiraju rezultati eksperimenata, vremenska prognoza bi bila katastrofalno losija i ne bi mogli hraniti ovoliko ljudi na planeti i milion drugih stvari.

To sto ima kretenskih aplikacija statistike nije problem statistike, vec kretena.

Statistika jeste oblast matematike i to veoma znacajna oblast matematike, bez koje mnoge fizicke pojave ne bi mogle da budu valjano matematicki modelirane i objasnjene. Osnova kvantne mehanike je, recimo, upravo verovatnoca i statistika. Teorija informacija i telekomunikacija je takodje nezamisliva bez statistike.

Medjutim, pogresna upotreba, kao i zloupotreba statistike su sasvim odvojene stvari.

Na slican nacin mozes da zloupotrebis i logiku. Znas onaj klasicni fazon iz obdanista: ptice lete, muve lete, znaci muve su ptice. :-)

E pa vrlo slicna prica ti je i sa statistikom. Da ne idemo u sitna crevca - najcesci vid zloupotrebe statistike je baratanje prosekom (aritmetickom sredinom) umesto medijane ili percentila. To je omiljeni sport populista u Srbiji - prosecna plata / penzija kao barometar snage ekonomije i standarda jednog drustva, sto nema veze s vezom. Znaci, 9 ljudi ima platu po 1000 evra, a deseti 101000 evra. Politicar kaze: mi smo tigrovi u zlatnom dobu, prosek nam je 11000. Tih devetoro mogu samo da mastaju da imaju taj prosek, jer imaju 11 puta manje. I pitaju se ko to zaradjuje 11 puta vise od njih, ako je prosek drustva 11000. Ono sto sirotinja ne zna je da je medijana prihoda ... pa cak i 90-percentil prihoda u tom drustvu jednak njihovoj plati - 1000 evra, ali medijanu i percentil nijedan populista nece uzeti u usta. Jer onda bi se videlo da je car go, a to nije bila ideja.

U razvijenim drustvima, kada se govori o prihodima, barata se modalom, jer u tim zemljama su ljudi vec naucili ovo iz prethodnog pasusa. U Srbiji ocigledno nisu. Modal je nesto suptilniji vid prevare. Modal je N-ti percentil - ishod koji se ne prevazilazi u N% slucajeva u uzorku (npr. plata koju ima manje od 90% ljudi je tzv. 90-ti percentil - ako je 1000 necega plata koju zaradjuje manje od 90% ljudi, znaci da vise od 1000 tog necga zaradjuje 10% ljudi). Politicari u tim zemljama samo kazu modal, a koliko je N u toj vrednosti - eee, to se ne kaze. Nego se stimuje tamo-vamo, da se vlasi ne sete.

Na drugoj strani, sama statistika, kao matematicka disciplina je 100% jasna - imas pojam aritmeticke sredine, medijane i percentila. Ali kako ces to koristiti - to je druga stvar.

Ma ne slažemo se, neka, verovatno je to bolje nego da svi pušemo u isti rog. Nema problema što se toga tiče, ali imam malo drugačije mišljenje od tebe. Verovatno si rodjen, odnosno dobijao znanja prije najezde kalkulatora i zbog toga možeš raditi usporedbu izmedju kretena i malo većih kretena. Ta usporedba ne postoji kod ljudi rodjenih u dobi kalkulatora. Ne znam dali si primetio kako računaju novodobni kelneri/kelnerice ili trgovci na kasama, koliko novca ti mora vratiti kad nešto kupiš/plaćaš, mislim da se kod vas zove resto, nisam siguran baš. Stari kelner kad ti da račun recimo 5,60 dinara, ti mu daš 10 dinara. on broji kad vraća resto do 10. Novi kelner stisne dugme na kalkulatoru i on mu izračuna koliko mora vratiti i broji od nule i uopšte ne razmišlja. Ako misliš da je to normalno neka, za mene nije. Mozak je za to da razmišljaš, na kraju krajeva i to je mišić kojeg treba razvijati i koristiti.
Složio bih se da je to već područje filozofije, možda i logike, ali sa mog kuta gledišta "statistički", kalkulator je napravio više štete kod razvoja ljudi nego koristi.

@B3R1, slažem se sa time što si napisao, ali matematika nije nastala zbog ekonomije i plaća. To često zaboravljamo, sav život se pretvorio u procente. Prvo predavanje mog profesora statističnih metoda u trećoj godini faksa, započeo je rečima otprilike ovako: Politika je k**va, a statistika je svodnik.
I što se tiče "razvijenih društva", nema veze šta se tamo smatra normalnim, za mene nije to nikakva referenca.
Statistika je nastala samo zbog toga da se može ljudima manipulirati. Neka banda pobije 5000 ljudi sa imenom i prezimenom, statistčki gledano to je samo 0,001 % pobijenih. Pa šta je to, to je zanemarivo.
Evo, tako nekako ja razmišljam, nadam se da neće biti nekih zamjerki.

Ako već kalkulator ne degradira bez obzira da li se koristio ili ne, onda bi se sigurno i čovek mogao udesiti da se ponaša isto. Nekim budućim generacijama možda bude upisano kompletno matematičko znanje u instinkt.

U globalnom stanju stvari, koga briga kako kelneri racunaju?

- Imas bolje lekove
- Imas bolju vremensku prognozu
- Imas bolje foto aparate, kamere
- Imas brzu dostavu posiljki
- Imas preciznije uredjaje u medicini, proizvodnji
- Imas bezbedne bezgotovinske transakcije
… i jos bog-te-pita koliko stvari

Svaka od ovih stvari delom moze da zahvali primenama statistike.

Sve to ili kelnere ili cate koji brze racunaju u glavi? Izbor je vrlo lak.

Umesto nepotrebnih stvari mozak ce pametni jacati na drugom nivou apstrakcije.

Budale ce istati budale, bez obzira koliko im dobro ide tablica mnozenja.



Statistika je nastala razvojem matematicke misli. Ljudi su manipulisali druge pre nego sto su ovladali matematikom, i manipulisace druge bez obzira na razvoj matematike.

To je drustveni problem koji nema veze sa naucnim disciplinama, bte nekakva resenja (ako ih ikad bude) isto tako nece biti ni tehnicka ni naucna, vec premet politike, etike i filozofije.

Sta ja znam, prvi kalkulator sam dobio u osnovnoj skoli, negde jos u prvim razredima (1975-1980 - okvirni rok godina). Secam se da sam ga imao u IV razredu i da je uciteljica vristala zbog toga ... :-)))

Vidis, to si lepo zapazio kao pojavu. Ali postoji jos bizarniji fenomen novog doba - ako su tebi kalkulatori problem, sta kazes tek na ovo:

Schools go HANDS FREE! Staff replace traditional analogue clocks with digital ones in exam halls... because pupils can't tell the time

Ali opet, pre samo 200 godina svi su umeli da citaju latinski, jasu konje, macuju se i umacu guscja pera u mastionicu kada pisu. A dodatak - u Nemackoj su svi baratali "Frakturom" bez problema, citali su ga kao i mi cirilicu. Danasnji mladi Nemci ne znaju da procitaju ni slovce tih starih knjiga na njihovom jeziku. A sto se tice ostalih vestina - danas zahvaljujuci kompjuterima ne samo sto deca sve slabije pisu rukom, vec i pojedini odrasli kojima je posao vezan za komp i tastaturu sve redje pisu rukom. A time opadaju i grafomotoricke sposobnosti. Moj primer ti je dovoljan - ja sada kada treba nesto popuniti rukom mucim se, boli me ruka od drzanja olovke, a rukopis kao arapska slova. A pre samo 20 godina sam pisao relativno lepo i uredno. Dobra ti je analogija sa misicima koji se ne koriste - slicno je i sa vestimana.

Ah da - ako bas hoces o kelnerima - u skandinavskim zemljama kelneri vise ne racunaju nista, a jos manje imas ono da neko uzme papir i sabira (pa sabere i datum) kao kod nas pre 50 godina. :-) Konobar nosi sa sobom POS terminal, gost provuce karticu ili mobilni telefon, nema kusura, nema problema. :-)

Nije to nista "normalno" ili "nenormalno" - to je samo prirodni tok evolucije.

@B3R1,

Sto je najgore manipulacija statistikom je moguca samo zato sto je matematicko znanje prosecnog stanovnika lose.

Istu slabost koriste i banke, karticari i sl. koji racunaju na fiskalnu neodgovornost ljudi koja je cesto dodatno pojacana nerazumevanjem implikacija zaduzivanja.

Upravo je za drustvo bolje vise matematike i statistike i razumevanja iste, kako kojekakvi mesetari - od politicara, pusher-a losih kredita i sl. ne bi mogli da love u mutnom i racunaju da oni od kojih zavise ne razumeju sta im se gura.

Statistika kao rigorozna disciplina je nastala kako bi se razumela stvarnost i kao takva je izuzetno mocna i drasticno povecava mogucost coveka da "vidi" u sumi podataka koji su bez statistike obican sum. Prve primene su bile i dobre i lose, kao i primene svake inovacije u istoriji covecanstva.

Ali to "dobro vs. lose" upravo dolazi iz ljudske prirode i moralnih i etickih normi, statistika kao i svaki alat moze da bude i oruzje za zlo. Srecom, ogromna vecina primena statistike su drasticno pozitivne stvari za drustvo.

MS je imao ovaj zadatak na testiranju (prepricavam):

Voditelj postavlja 3 sesira a samo u jednom je nagrada.
Ucesnik bira jedan.
Od preostala dva voditelj jedan bira koji je pogresan.
Ostaje jedan koji je izabrao ucesnik i jedan koji je ostao od voditelja.
Ucesnik treba da se odluci da li ostaje pri prvom izboru ili bira onaj koji je ostao od voditelja.

Da li je to statistika?

To je verovatnoca :-)

Dobro :)

Da li se baresi silaze?

@B3R1, nisu meni kalkulatori problem, dapaće, još sam posredno sudjelovoa u izradi kalkulatora u firmi Digitron Buje. Zbog te firme, siguran sam da znaš, da su mnogi ljudi kalkulator nazivali digitronom. Ali to je druga tema, možda se otvori tema švercanja čipova iz Trsta kojim je bio zabranjen uvoz u SFRJ.
Ja ne pričam o tome, pričam o uveličavanju statistike na nivo koji ne zaslužuje po mom mišljenju.
Zato, meni nije svejedno šta se dogadja u društvu, tu i tamo instruiram djake i studente iz matematike, frapiran sam kako ne znaju odnosno nemaju predstavu šta je 1/2 i kako se razlomci sabiraju. Obično ih odvedem na picu i zamolim kelnera da picu nareže na četvrtine, moju na šestine i onda učimo zbrajanje razlomaka. I djaci skuže, ne boje se više razlomaka, pozdravljaju me na sto metara.
Ali to je samo epizoda
Celi radni vek sam proveo u razvoju novih antena i odašiljaća, ne sećam se da mi je statistika ikad šta pomogla.
Ali vidim da se usidrala medju ljudi. Ne mogu nikako sažvakati izmedju ostalog komentatore sportskih dogaja, kad otvori laptop i počne: Napoli je najviše golova dao do 15. minute, Juventus u zadnjih 10 minuta, najviše asistencija ima ovaj, onaj drugi je dao 26 % golova dao levom nogom itd. Meni to nije nikakva matematička disciplina. Statistika zna samo ko će pobediti na izborima, a ne zna koji će brojevi biti izvučeni na Lotu, na bazi "statističkih" podataka.
Zbog tih i mnogih drugih razloga, ne mogu svrstati statistiku u matematičku disciplinu.

Sad sam se setio da su na bazi statističkih podataka, devedesetih godina počeli "gurati" i "kočiti" vreme za jedan sat. sa ciljem da se uštedi na energiji. Rezultat toga još nisam vidio. ali i dalje to radimo/rade.Koji scientist odnosno statističar je to smislio ne znam, ali rezultate te gluposti nisam nigde vidio.

Statistika ti treba za analizu rezultata svakog modernog naucnog eksperimenta. Treba ti za analizu rezultata klinickih testova novih lekova i protokola lecenja.

Danas je statistika neophodna za razumevanje sveta, u meteorologiji, finansijama, planiranju velikih operacija, farmakologiji, klinickoj psihijatriji, ekonomiji, logistici...

To je disciplina koja postoji daleko pre kojekakvih komentatora sportskih dogadjaja i jos sacice patoloskih upotreba koje nisu objektivna slika te discipline.



Devedesetih godina je samo standardizovan DST na nivou evropske unije. Sama praksa je mnogo starija. Praksa je pocela od 1908-me u Kanadi, u Nemackoj i Austriji 1916-te.

U SFRJ je DST u upotrebi od 1983-ce godine.

Iznenadilo bi te ali izumitelji DST-a veze nemaju sa statistikom :-)



Uzmi neki online kurs iz statistike, ima jako kvalitetnih na netu, pa ces videti da je statistika mnooooogo vise od tih gluposti.

Ne, to je klasicno sibicarenje. Ti sesiri su zapravo isti kao ono obrtanje kutija od sibica i kuglice.

Da vidimo - ako momak vrti kutije sibica, pa ti izaberes pogresnu - izgubio si pare. Ako dobijes - sacekaju te ortaci tog sibicara na sledecem cosku i opet si izgubio pare. A uz to od njih dobijes i batine. Poucen takvim iskustvom mislim da treba ostati pri prvom izboru i izgubiti pare odmah. Ako vec nisi bio pametan da ranije odustanes od igre. Jer ako odustanes ili izgubis odmah - ne dobijes batine. :-)

Ne moze za loto, ali eto moze za izbore i kladionicu

Sto se teme tice, znam jednog data scientist-a, radio za FAANG, neke banke i fondove - od matematike realno ima znanje prirodnog smera gimnazije, nista vise (a i to osrednje). Ali zato ima par bitnih sertifikata i odlicno barata SW alatima, bazama, Pytnon-om, ML-om, itd. i presao je sve, od data entry/analyst-pomocnik do scientist

To beše zadatak koji je prvi put postavljen pred onu jednu ženu sa ogromnim IQ koja ga je rešila iz glave. Dok se jedan profesionalni matematičar obrukao tvrdeći da rešenje nije tačno:)

Jbg, ko ima daće mu se, ko nema uzeće mu se i ono što ima.

Znaju oni sta rade, koliko znam, nema potrebe za batinama :)

Ivane, ne mogu uveriti uverenog, kao i ti mene. Jedino bih te molio da daš te konkretne projekte od vitalnog značaja, gde je vodila glavnu reč statistika.. Neumorno ponavljaš lekove, daj neki konkretan primer gde je statistika pomogla u razvoju tog leka. Siguran sam da je takvuu statistiku radio Mengele, i Phizer. Rezultate znamo, prvi korak je zamjena direktora statističkog urada.
Daj nešto konkretnije, možda promenim mišljenje. Sve pišeš općenito, teško je na takav naćin debatirati. Vjerujem da i sam to znaš,

što se tiče ove "domaće" matematike, verovatno znate ono:
jedna cigla je teška kilo i pola cigle. Koliko su teške dvije cigle.

Evo ti primer direktnog koriscenja statistike - odredjivanje krvne slike.
To je jedan od osnovnih dijagnostickih postupaka u medicini. Statistika je u tome sto se ne uzima KOMPLETNA kolicina krvi, nego statisticki uzorak.
Statistickim metodama se procenjuje opste stanje organizma i na osnovu statistike normalnih opsega vrednosti odredjuje se teapija, ili se primenjuju druge dijagnosticke metode za precizniju dijagnostiku.

Recimo, broj leukocita se nekada (a cesto se i sada tako radi) odredjivao tako da se uzorak krvi razredi reaktantom i onda se prebrojava na staklenoj podlozi koja je precizno izbazdarena.
Onda se na osnovu prosecnog broj leukocita po celiji na kojoj se prparat razmaze, odredi kolicina leukocita.

@baresi,

Ja uopste ne pokusavam da te uverim, nije na meni da te ubedjujem u bilo sta. Mislim da si u svojoj analizi potpuno zanemario najveci % upotrebe statistike i to je, jednostavno, cinjenica - nije uopste stvar necijeg misljenja.

Bukvalno svaki klinicki test zahteva rigoroznu statisticku analizu.

Skini bilo koji sa crinicaltrials.gov i videces da statistika dominira u kriterijumima za prolaz.

Evo ti jedan: https://classic.clinicaltrials...cs/85/NCT01619085/Prot_002.pdf

Konkretno primer iz moje (davne) prakse - radili smo na razvoju kodeka. Kako da znas da li je nesto bolje od drugog? Izvrsices dvostruko-slepi test sa ljudskim subjektima propracen ANOVA analizom rezultata (ANOVA: https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance).

Bez toga je rangiranje rezulta obicna sviraza q*rcu i mlatis u praznom menjajuci parametre bez da imas ideju da li su oni smisleno uticali na kvalitet procesiranja. Istu metodologiju ces primeniti na bilo sta sto zahteva ljudsko testiranje i rangiranje, bez toga ocene nemaju nikakvu moc vec su samo hrpa brojeva. Statistika je ono sto iz tih brojeva izvlaci korisne zakljucke.

A ove 2 stvari su bukvalno sitnica u odnosu na sve ostale primene statistike u nauci i inzenjeringu.



Greska koju ti pravis je sto ne razdvajas matematicku disciplinu od patoloskih primera upotrebe i to stavljas u isti paket sto je kategoricka greska. To samo tebi pravi miopiju, cinjenicno stanje ne odgovara tome bez obzira sta ti ili ja ili neko deseti mislili o tome.

Najveci deo upotrebe statistike je pozitivan i dobar za svet. Uslove prolaza lekova ili klinickih protokola lecenja nisu smislili Mengele i Pfizer vec upravo obrnuto, drzave tj. drustva, koje time brane stanovnistvo od zmijskog ulja i prevaranata svih vrsta. Bez statistike bi se vratili na vreme od pre 200 godina. Ne moze statistika da uhvati svaku prevaru tu, ali... u bato, ala bi bio u losijoj situaciji da je nema...



Nemam ni najmanjeg pojma sta "vodi glavnu rec" znaci, niti sam bilo gde u postovima napisao tako nesto.

Statisticka analiza je nezamenljiv deo gomile procesa u industriji i nauci, nema tu nicega sto vodi "glavnu rec", ali bez stvari kao sto je statistika masa toga uopste ne bi ni funkcionisala.

Procitaj neki online kurs, evo recimo ovaj - https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability i videces koliko je to mocna disciplina koja ti daje saznanja koja uopste ne bi video ranije u moru podataka.

Za medicinu ima mnogo boljih primera gde je znacajna statistika od tog .

Na primer kod novih lekova !

Zna se procedura kako neka supstanca dobija status leka .

Prvo se vrse istrazivanja na sojevima celija da bi se videli efekti .

Neka sledeca faza ako prva bude uspesna je testiranje na zivotinjama , najcesce na misevima .

I u trecoj fazi je testiranje na ljudima .

U svakoj od ovih faza Statistika je ta koja odredjuje da li je lek efikasan i bezbedan ! Tako sto se istrazivanje vrsi na primer na 100 zivotinja , ili kasnije na 1.000 ljudi i proucavaju se da li je lek efikasan , kao i nuspojave i nezeljeni efekti !

Takodje proucavanje se nastavlja i kasnije tokom primene , pa pise u uputsvu nekog leka 1 na 1.000 pacijenata moze imati sledece nuspojave i nezeljene efekte , ili 1 na 10.000 itd. ima i onih 1 na 10 ili 1 na 100 to su ceste nuspojave itd.

Sve je to statistika .

Inace ovde Provejava u temi , Pogresna prica da onaj "zadatak " nema veze sa Statistikom , vec da je to Teorija Verovatnoce !

To jeste teorija verovatnoce , ali ona Predstavlja Matematicku osnovu Statistike !! I neodvojiva je od nje !

Ja sam na primer proucavao Teoriju verovatnoce i kako ona deluje tj Zakon velikih brojeva , upravo proucavajuci Statistiku kao nauku !

Mada moze i obrnuto

Tako da u sirem smislu ono jeste Statistika jer je Teo.Ver. osnova statistike !

Bukvalno bilo sta sto zahteva testiranje sa hrpom rezultata zahteva statisticku analizu kako bi se izveli smisleni zakljucci.

Bez toga, nemas pojma sta radis, da li su rezultati iznad praga suma ('statisticki bitni'), da li su uzorci slobodni od sklonosti, da li imas dovoljno podataka da uopste mozes da izvodis zakljucke i sl.

Bez statistike, takvi testovi nemaju nikakvog smisla. Stavise, mogli bi da budu stetniji nego korisni zato sto bi svaka budala mogla da "upeca" rezultate koje zeli. Statistika upravo sluzi da se minimizuju sanse da se tako nesto desi.

Dragi forumaši, svidja mi se što vodimo debatu na civilazirani i kulturni način.Kapa dole svima, ali..
Dali se slažete sa time da proizvedu kompanije neki lek i onda ćemo statistički popravljati njegove nedostatke, koju mogu biti čak i pogubne. Pa pustimo lekove, predjimo na atomske elektrane. Od sto elektrana, statistika će reći da je samo jedna eksplodirala. Nema problema, to je samo 1 %, Nema problema, radimo isto dalje.
Što se tiče laboratorija za krvnu analizu, oni su napravili neke svoje norme za odredjene stvari u krvi i rade usporedbu tvoje krvi sa referencom. Da li je to ispravno ne znaju ni sami. U zadnjih 20 godina su već treći put menjali referencu za holesterol. Sad postoji "ljubazan" i "ružan" holesterol.
Uostalom, ta ista statistika kaže da pušačima svaka cigareta smanji život za jedan minut. Ja pušim od 1972. počeo sam sa LD(ličan dohod je u pitanju), i još gazim zemlju. Kako je moguće da matematika(statistika) tako pogreši.

Opet općenito i ništa konkretno. Čini mi se da statistiku treba neko koji nešto radi i ne zna šta je uradio Ti su jeftiniji, rade 25 sati na dan ako treba i uz kolateralne štete nekako stignu do cilja. Takvim statistika stvarno pomaže. Probaš ako prodje.

@Baresi, to da li je statistika matematicka disciplina nije stvar misljenja :) Ti mozes da je ne smatras matematickom disciplinom, to je sasvim ok, ali to nista ne menja.

Glavni problem ovde je sto ne razlikujes statistiku od sireg konteksta u kojem se koristi.
Primer:

Ne popravljaju se nedostaci statisticki. Statistika se koristi da se prilikom ispitivanja leka od sirovih podataka koji mogu imati razlicit oblik, zavisno od vrste istrazivanja, izracunaju podaci kao sto je efikasnost leka, ucestalost pojedinih nezeljenih efekata, ucestalost alergije. Naravno, ovo je pojednostavljeno, raznovrsnost izlaznih podataka je veca.
Sta se dalje radi sa tim, da li se lek prihvata, odbija, menja, da li neko gornje podatke prepravi i prikaze lazno itd. nema nikakve veze sa statistikom.

Primer 2:

Statistika ce reci da je 1% (pretpostavimo da je ovo hipoteticki primer a ne stvarni podatak) ili, rigoroznije, statistika je matematicka disciplina kojom ce se na osnovu datih podataka izracunati % eksplodiranih. Da li ima problema, da li je to previse ili premalo, da li radimo isto dalje ili nesto menjamo nema nikakve veze sa statistikom.

Perimer 3:

U datom primeru se statistika koristi za odredjivanje broja leukocita (i sta je vec bilo) i referentne vrednosti su skroz druga i nebitna stvar. Odredjivanje referentnih vrednosti je skroz drugi proces, daleko slozeniji i koristi se veci broj disciplina (ukljucujuci statistiku). To sto se iste menjaju je ok. Nauka je disciplina koja se usavrsava. Vremenom se povecava tacnost, ispravljaju greske ili dodaju detalji (kao npr. sa tim "losim i dobrim holesterolom").

PS. Ne postoje los i dobar holesterol. On je samo jedan. HDL i LDL su lipoproteini koji prenose holesterol i trigliceride jer se ne rastvaraju u vodi u krvi i dobar/los se odnosi na njih. Neki mamlaz je zamislio da treba ljudima pojednostaviti tako sto ce im reci da su to dobar i los holesterol. Osim toga, postoji vise od dve vrste lipoproteina ali se najcesce uzimaju u obzir ova dva.

Dao sam ti 2 konkretna primera - jedan iz testiranja lekova (linkovani PDF), drugi direktno iz licne prakse (ANOVA na rezultatima dvostruko slepih slusnih testova za svrhe unapredjivanja kvaliteta kodiranja).

Ponovicu jos jednom, prodji kroz linkovani online kurs, otvorice ti nova saznanja. Ozbiljni problemi zahtevaju ozbiljne statisticare, budalastine sljakaju i sa bleferima - kao i sve drugo u zivotu.

Svaka čast za Anovu, ali onaj o testiranju lekova nisi baš pogodio. Ta firma je običan preprodavač lekova. Imamo ih u Ljubljani tako da....
https://www.optius.com/podjetj...heim-rcv-podruznica-ljubljana/
Nadam se da ćeš razumeti čime se bave i broj zaposlenih.
Usput, jel neko izračunao koliko su teške dvije cigle.

To je verovatnoca. Uzimas onaj koji je ostao od voditelja, jer imas vecu sansu da dobijes.

Statistika i Verovatnoća: dve naj*ajebnije grane matematike na kojima počiva bar 90% savremenog industrijskog razvoja, i bar 90% obrta svetskog kapitala.

Zahtevi sta treba da se zadovolji kako bi klinicki test bio prihvacen ne postavlja firma, vec regulatorna tela drzava i bazirani su na vrlo solidnoj statistici, PDF sam ti poslao samo da vidis koliko statistika ucestvuje u analizi rezultata testova.

Sami klinicki testovi se obicno vrse od strane samih proizvodjaca lekova, zato je PDF kreiran od strane same firme, ali ono sta mora da se zadovolji nisu propisali oni nego FDA (u slucaju USA), EMA (u slucaju EU) itd.. - neki agent drustva, ne firme koja izvrsava testiranje.

To je napisao i Ivan.
Nije napisao objasnjenje ali ako je verovatnoca onda se podrazumeva objasnjenje.
Inace bi neko mogao da tvrdi i da nema potrebe menjati ono sto je prvo izvuceno.

Nesto bi dodao u vezi verovatnoce.
Postoji tri mogucnosti a jedno izvlacenje. To bi moglo da se uporedi sa primerom uzorka krvi.
Ovde je jedno izvlacenje kao uzorak krvi, a 3 mogucnosti kao ukupna kolicina krvi.
To bi stao i samo sam napisao da bi moglo da se uporedi a ne i da je obavezno.

Taj problem je odavno obrađen. Najčešće se zove "tri koze" ali ima i druge nazive

Ovo je prilicno poznat problem iz kviza Let's make a deal.

Objasnjenje je vrlo lako - ti si izabrao jedna vrata, sansa da si dobio nagradu je 1/3

Ostalo je 2 vrata, gde je sansa da se nalazi nagrada 2/3.

Druga strana je otvorila jedna vrata od tih 2 i ispostavilo se da tu nije nagrada.

Posle toga ostaje sledece:

- Originalna vrata koja si ti otvorio, sansa da je tu nagrada je 1/3
- Jedina preostala vrata, sansa da je nagrada tu je i dalje 2/3

Dakle, ima smisla da promenis svoj izbor. To ne garantuje da ces dobiti nagradu taj jedan put, ali ako ponavljas igru puno puta, bolje ces proci sa tim izborom.

To je cista aplikacija verovatnoce.

Evo jos jedne cisto inzenjerske primene statistike: Statisticka obrada signala.

https://ee.stanford.edu/~gray/sp.pdf

Jos osnovnije, sama informaciona teorija je bazirana na statistici i verovatnoci. Optimalan prenos informacija danas gotovo uvek ukljucuje neku vrstu kodiranja, gde se algoritam za prenos bazira na statistici signala koji treba da se prenese.

Svako je koristio npr. ZIP za kompresiju fajlova ili MP3/MP4/... za kompresiju audio i video signala. Jedan od kljucnih koraka su algoritmi koji efikasno pakuju podatke na osnovu signalne statistike. Ako se ti podaci prenose, statistika takodje igra kljucnu ulogu u dizajnu sema za korekciju gresaka ili, na jos nizem nivou, za modulaciju / demodulaciju signala.

Kada se ti podaci prenose preko mreza, koriste se statisticke metode za modeliranje mreznog saobracaja, kako bi se postigla optimalna alokacija resursa. Bez toga bi imali mreze koje ili ne obavljaju posao zbog zakrcenja ili su stravicno predimenzionirane i, samim tim, i skupe.

U proizvodnji uredjaja, statisticke metode se koriste prilikom testiranja uredjaja - svi znaju za mere poput MTTF (Mean Time to Failure), a takodje promene proizvodnih parametara i njihovi rezultati se analiziraju metodama poput ANOVA-e, Chi-Squared testova itd. Bez toga, ne bi bilo moguce smisleno interpretirati posledice promena proizvodnih parametara na rezultate.

Ti uredjaji rade na struju - statisticke metode su neophodne kako bi se uparila proizvodnja sa potrosnjom. Bez njih ne bi znali kako da efikasno planiramo elektroenergetski sistem.

Ista prica i u proizvodnji materijala za konstrukciju, bez statistike ne bi mogli znati kolii zivotni vek materijala mozemo ocekivati pod raznim uslovima eksploatacije sto bi bilo katastrofalno, ono - sve do padajucih aviona, zgrada i sl.

itd... itd... itd... sve to su "hard core" primene statistike na konkretne stvari od kojih zavisi skoro svaki aspekt modernog zivota.

Bukvalno, kao sto Java Beograd rece, dve naj*ajebnije grane matematike na kojima počiva bar 90% savremenog industrijskog razvoja, i bar 90% obrta svetskog kapitala.

Samo da dodam, pošto si primenu statistike već delimično objasnio:

Verovatnoća, kao matematička grana je duboko u srži osiguranja i kreditiranja, i u velikoj meri igra ulogu u berzanskoj trgovini.

I još dodaj industriju igara na sreću, i savremeni profesionalni sport i to je to. Da pogrešio sam. Nije 90% nego 99% obrta svetskog kapitala

Ma to namerno nisam ni pominjao ocekujuci da ce da se nazove nepotrebnim ili manipulantskim, zato sam se zadrzao na HC inzenjering i medicinu :-)

Potpuno si u pravu, kad se na HC inzenjering dodaju i finansije i sport/zabava, statistika i verovatnoca bukvalno pokrecu moderni svet. Bez njih bi se bukvalno vratili u srednji vek instant... ili, u najboljem slucaju, na fazu industrijske revolucije gde je tek pocela elektrifikacija civilizacije (otprilike viktorijansku eru).

Od statistike je možda još važnija verovatnoća, a danas se koristi maltene svugde. Jedan od važnih detalja u verovatnoći je INTERPRETACIJA rezultata, a time može da se bavi samo specijalista iz oblasti iz koje su analizirani podaci. Ako takvih specijalista nema, onda rezultate analiziraju "menadžeri", a tu se vrlo lako promaši ili se analizira tako da se dobije odgovor u skladu sa nekim svojim mišljenjem ili idejom. Ako to dovede do odluka koje se na kraju ispostave pogrešnim ili čak katastrofalnim, okriviće tog "data scientist"-a :)

Statistika i jeste verovatnoća. Bez verovatnoće je ne bi mogli iznisliti. Tvrdim da je statistika napravila više štete nego koristi, jer joj neki slepo vjeruju i veličaju. Nadam se da aparate za dializu ne kontroliraju statistički, nego svakoga posebno. Drugo je bor mašina, kupiš, ne radi, vratiš. Malo sam se informisao ko to studira, mahom su ekonomisti koji ne mogu naći posao, pa idu na taj "faks" i posle dvije godine su magistri. Koji smo mi idioti da smo studirali 9 semestara i posle toga, još 5 godina magistarski rad. Nismo znali da postoji Gauss. Kako se koristi satatistika u proizvodnji lijekova, pokazala je corona i vakcina protiv nje.
U tri dana su u briselu pod vodstvom ursule von der Pfizer, teškom statističkom disciplinom, dokućili da vakcina može i za bebe.
Jedni jedu meso, drugi kupus, satatistički svi jedemo segedin.

Skoro sam zaboravio, kod doktora pogledajte od kog proizvodjače ima olovku, ceduljice i onda pogledajte proizvodjača leka koji vam je predpisao. Statistički je taj najbolji.

Mislim, baresi, da mešaš neke stvari. Statistika jeste oblast matematike, i ja ne prosto ne znam kako joj ne "verovati slepo".
Šta, jel treba da tumačimo da "dva i dva može biti pet, za vrlo velike vrednosti broja dva" Ili ćemo slepo verovati da je 2+2=4 ?

Evo, na primer, Pitagorina teorema "zbir kvadrata kateta je jednak kvadratu hipotenuze".
Hoćemo li "slepo veroavati i veličati" taj "kvadrat hipotenuze"? Ili ćemo, onako, šeretski, "daj kume, smanji malo ... pa nije baš toliko"!


Socijalne i tenzije, politički problemi i slično - nemaju NIKAKVE veze sa matemartičkom granom koja se zove statistika.
A ko je upumpao mnogo stotina milijardi dolara iz budžeta država u budžete globalnih farmaceutskih divova, taj sigurno nije matematičar.

---

Ovo ti je zgodan primer za diskusiju: Jedni jedu meso, drugi kupus, satatistički svi jedemo segedin. (ne znam šta je "segedin" ali pretpostavljam

99% ljudi, statistiku vidi i razume samo do "srednje vrednosti". Ništa preko toga. Prva lekcija. Kraj!

A u statistici (koju sam učio, jer sam diplomirao na tehničkom fakultetu) već druga lekcija glasi: "Sigma σ - odstupanje od srednje vrednosti"
Pa će tako, svaki matematičar kod navođenja srednje vrednosti, odmah da prikaže i sigmu.

Pošto za kupus i meso ne mogu da izračunam sigmu pokaću kod brojeva:

1 i 9: srednja vrednost je 5, ali sigma je 4
4 i 6: srednja vrednost je 5, ali sigma je 1
5 i 5: srednja vrednost je 5, ali sigma je 0


ZAKLJUČAK: Statistika je grana matematike, naučna disciplina u kojoj je SVE DOKAZANO. Nije crkvena dogma. U crkvenu dogmu se slepo veruje.

Mislim da nema dileme koliko je to 2 ? = da je to samo, i jedino 2.

A ako ta "dvojka" može da ima i vrlo veliku vrednost (osim dvojke)
o cemu se onda radi?

Ovo oko 2+2 ima dobar vic o tome !


Mujo trazio Zenu , i prica Hasi kako je sve bilo !

Kaze Mujo nista ba, organizujem nesto kao kviz ! Pitao sam svaku koliko je 2+2

Prva kaze 4 , mislim ja " Realista " .

Druga Kaze " Izmedju 3 i 5 " , znaci " Filozof

Treca kaze " Bice , Mujo kako ti kazes "


I koju si odabrao , pita ga Haso ?

Pa onu Cetvrtu sa Najvecim Sisama

Na faxu,
"Najbolje sam obozavao"
one beskonacno male i
beskonacno velike velicine.

Onaj ko je to predavao
Tako je i izgledao,
a takav je i bio 😄

Pošalica, kolega. Šega. Šala, komika, humor, satira.

@ Java Beograd, na to sam mislio:
https://www.kulinarika.net/rec...stale-jedi/segedin-golaz/3387/
Ako si mislio sa tom sigmom na devijaciju, onda sigurno znaš ko ju je uveo i zašto.
Meni je žao, ali statistika je alat za ribarenje u mutnom. Zato direktore statističkih zavoda postavlja i menja politika, a ne neki "matematički savez".

Pa dobro, ako si izrazio žaljenje, onda je red da to i uvažimo.

Segedin golaz?
Kakve sad tek to
Ima veze sa Orbanom?

Baresi,
Kakvih se sad devijacija uhvatio ti?

Imam utisak da ti preko statistike ustvari prevashodno kritikuješ slabo učinkovite medicinske metode i lekove. Ako je tako, onda se slažem. Upravo bi milimetarske i mikronske "bor mašine" tu napravile pos'o. Nema rezistencije mikroorganizama na mehaničko delovanje. Materijal se uklanja i postavlja tamo gde zdrav razum nalaže. Sama statistika bi onda bila mnogo uverljivija:)

Svačiji izbor, valjda živimo u demokraciji.

Ima veze sa Orbanom, jer sam najbolji segedin jeo u Lentiju.
Nisam se ja ničega uhvatio, statistika me svrstala u devijantnu populaciju. Šta ja tu mogu.

Ebt,
S' jedne strane turci,
S' druge strane austro-ugari,

Mi jedino da odemo u Honduras,
Pa nek se ove dve ekipe "Rkaju" medjusobno. 😄

Ako nekoga zanima, kod nas je pala inflacija, kaže statistički zavod. Najveći doprinos padu je pojeftinjenje ulaznica za kulturne dogadjaje, jer je neko izračunao da svi koji žive u Sloveniji, potroše 250 € na kulturu, od beba do onih u staračkom domu ili u komi. Ne znam kakva je situacija kod vas.

Pisao sam u jednom postu , namerno da bude Nadrealno , ali me clanovi napali da nije tako ?

Naravno kada je Nadrealno !


Znaci u tom postu sam napisao da se u Srbiji vode pozicije da se na Papiru proizvode Svemirski brodovi !

U Realnosti stvarno vode Fantomsku proizvodnju , ali ne S. B. vec Nekakve Lokomotive i kojesta sto se NIkada nije ni pravilo u Srbiji ! Pa mu dodje isto i Fantomska Lokomotiva je isto sto i Fantomski Svemirski Brod ?

Jer ne postoji nijedno ni drugo !

Pa tako ima 100-ne Fantomskih Lokomotiva, nekavnih Fantomskih Recnih Brodova i kojesta !

Sve to kada se sabere kosta vise nego sav Hleb , Mleko Meso itd , sto Narod pojede !


I onda oni Pojeftine Fantomske Lokomotive za 100 % , a poskupi Prava Hrana za 100 %

I objave da je inflacija 12 % .

Ali to nije Statistika, to je Politika !

Eto ti ga!
Kako moze nesto da
pojeftini 100% .. ???

Jos ti oni dodju para, ili ?

To nema ko da radi nego Lidl 😄