Статистички софтвер је свака колекција софтверских рутина и придружених информација које имају заједнички интерфејс, а чија сврха је да директно допринесе производњи неке врсте статистичке анализе, укључујући при томе и извршење других помоћних задатака, као што је управљање подацима. Често се за статистички софтвер користи израз статистички пакет, с обзиром на то да је програм по правилу сачињен од низа појединачних процедура обраде података који су упаковани у заједничку апликацију којој се приступа путем јединственог корисничког интерфејса.
Данас се веома ретко може видети да неко почиње статистичку анализу података користећи дигитрон. Иако се статистика бави бројевима, ретко ко заиста и рачуна. Са правим софтвером, рачунари ослобађају напорног рачунања и пребацују фокус корисника на разумевање и интерпретацију података.
Велика већина статистичких процедура је аутоматизована путем бројних статистичких пакета који се могу пронаћи на тржишту. Статистички софтвер варира по својој обухватности, сложености, могућностима, цени и другим карактеристикама. Сваки пакет има своје предности и мане, а процена статистичког софтвера треба да се врши у односу на експлицитне циљеве и тржишни сегмент којем је намењен.
На пример, програм који је довољно богат статистичким методама и опцијама да би задовољио потребе класичне статистике ће тешко моћи да понуди директност, брзину и интеграцију коју захтева експлорација података. Исто тако, програм који нуди бројне опције прилагођавања статистичке процедуре из командне линије ће вероватно бити превише компликован за повременог корисника који жели да уради једноставну анализу и добије резултате у облику који је стандардан за његову стручну област. Пакет који је направљен да задовољи све типове корисника можда не задовољи ни једног.
Опште је мишљење да је за развој једног пакета потребно 10 човек-година, али у најпознатије програме је уложено и преко 100 човек-година.
Ако статистику као науку посматрамо кроз поделу на математичку и научну статистику, тада можемо дефинисати и различите моделе функционисања ове две врсте статистике. У зависности од примењеног модела, разликоваће се и захтеви које треба да испуни статистички софтвер.
Шематски, софтвер који је написан за математичку статистику треба да подржи следећи циклус:
За научну статистику, та шема изгледа овако:
Математичка и научна статистика су два екстрема, која се, између осталог, разликују по циљу анализе и начину на који посматрају податке. Математичка наука податке посматра као сировину која служи као улаз у прецизно дефинисан процес обраде. Овај процес је линеаран и базира се на некој врсти математичког моделовања са циљем провере почетних претпоставки, користећи се при томе прикупљеним подацима. Научна статистика, с друге стране подразумева итеративан процес истраживања података са циљем проналажења и разумевања образаца који постоје у подацима. Статистички програми се обично налазе негде између ова два екстремна концепта.
Генерално, статистички софтвер се данас користи за:
- унос података у рачунар,
- организацију података,
- поређење података,
- управљање подацима,
- сумаризацију података, тј. трансформацију сирових података у информације,
- генерисање табела и графикона,
- подршку презентацији информација и припрему аналитичких извештаја и др.
Статистички софтвер се може користити за разумевање постојећих концепата и за проналажење нових статистичких особина. Раст компјутерске моћи довео је до имплементације веома комплексних и захтевних алгоритама обраде података који до скора нису били практично изводљиви. На тај начин, развој рачунара директно утиче на развој статистике као науке. С друге стране, нови развој процеса одлучивања у условима неизвесности обично мотивише развој нових приступа и ревизије постојећег софтвера. Статистички софтвер се ослања на кооперацију статистичара и информатичара, при чему је важно увек имати у виду да је статистички пакет само средство ка циљу.
Коментари (0)