Statistique computationnelle

La statistique computationnelle, ou l’informatique statistique, constitue l'interface entre la statistique et l’informatique . C'est le domaine de la science informatique (ou informatique scientifique) spécifique à la science mathématique de la statistique . Cette zone se développe aussi rapidement, ce qui conduit à des appels qu'un concept plus large de l’informatique devrait être enseignée dans le cadre général de l’éducation statistiques.

Comme dans les statistiques traditionnelles l'objectif est de transformer les données brutes en connaissances, mais le focus est mis sur le recours à des méthodes de statistiques reposant sur des calculs informatiques intensifs, comme les cas avec de très grandes tailles d’échantillon et des ensembles de données computationnelles .

Les termes "statistique computationnelle" et "informatique statistique" sont souvent utilisés de manière interchangeable, bien que Carlo Lauro (ancien président de l’Association internationale pour l'informatique statistique) ait proposé de faire une distinction, définissant l '"informatique statistique" comme "l'application de l'informatique à la statistique ", et" statistiques informatiques "comme" visant à la conception d'algorithmes pour la mise en œuvre de méthodes statistiques sur des ordinateurs, y compris celles impensables avant l'âge de l'ordinateur (par exemple, bootstrap, simulation), ainsi que pour faire face à des problèmes analytiquement insolubles.

Le terme « statistique computationnelle » peut également être utilisés pour se référer à des calculs intensifs des méthodes statistiques, y compris les méthodes de rééchantillonnage, les méthodes de chaînes de Markov Monte Carlo, la régression locale, ‘estimation de la densité du noyau, les réseaux de neurones artifciels et les modèles additifs généralisés .