Seit ihren Anfängen in der Spieltheorie und Wahrscheinlichkeitsrechnung hat die Statistik als wichtiges Werkzeug in allen Bereichen der Wissenschaft immer weiter an Bedeutung zugenommen. Tatsächlich finden die Methoden der Statistik heute nicht nur in der universitären Wissenschaft Anwendung, sondern werden auch in weiten Teilen der Industrie zum Lösen von Problemen oder Optimieren von Produkten verwendet.

Entscheidend ist dabei, dass die Statistik verschiedenste Methoden zur Verfügung stellt um die im jeweiligen Anwendungsgebiet auftretenden Daten auszuwerden. Egal welche Software für die statistischen Auswertungen verwendet wird - sei es SPSS Statistics, SAS oder auch R - der Fokus liegt darauf schnell und anschaulich, sinnvolle Schlüsse aus den Daten zu ziehen.

Angewandte Statistik

Die angewandte Statistik ist die Lehre von den wichtigsten statistischen Methoden zur Auswertung von Daten. Die wichtigtsten Grundlagen sind hier die statistischen Hypothesentests oder Datenauswertung mit der linearen Regression. Allerdings gibt es auch sehr viele spezielle auf bestimmte Anwendungsbereiche zugeschnittene Verfahren.

Verwendet man vorwiegend die grundlegenden Verfahren zur statistischen Datenauswertung, spielt es fast keine Rolle welche Statistik-Software man verwendet. Geht es aber um Spezialgebiete, wie zum Beispiel Data-Mining, Versuchsplanung oder Ökonometrie können oft modular angelegte Statistik-Programme, wie SAS, SPSS Statistics oder R glänzen. Sie lassen sich individuell konfigurieren und können Schritt für Schritt um die notwendigen Funktionen erweitert werden.

Theoretische Statistik

Während sich die angewandte Statistik sehr nahe an den Problemen der praktischen Auswertung von Daten bewegt, forscht die theoretische Statistik schon an den Problemen von Morgen. Dazu werden laufend neue Methoden zur statistischen Analyse von Daten entwickelt und implementiert und bestehende Methoden optimiert.

Mit der zunehmenden Notwendigkeit auch große Datenmengen - Big Data - statistisch auswerten zu können wird die Effizienz von statistischen Verfahren immer relevanter. Hier treffen sich theoretische Statistik und Informatik. Schon bei der Entwicklung neuer statistischer Verfahren wird der Grundstein gelegt, damit diese Verfahren schnell und effizient in SAS, SPSS Statistics, R & Co. implementiert werden können.

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