Statistički softver je zbirka softverskih rutina i povezanih informacija koje dijele zajedničko sučelje i čija je svrha izravno doprinijeti izradi neke vrste statističke analize, uključujući izvođenje drugih pomoćnih zadataka, poput upravljanja podacima. Statistički softver se često naziva statističkim paketom, budući da se program obično sastoji od niza pojedinačnih postupaka obrade podataka upakiranih u zajedničku aplikaciju kojoj se pristupa putem jednog korisničkog sučelja.
Danas je vrlo rijetko vidjeti nekoga da započinje statističku analizu podataka pomoću kalkulatora. Iako se statistika bavi brojevima, malo ljudi zapravo radi matematiku. S pravim softverom, računala oslobađaju korisnika zamornih izračuna i preusmjeravaju fokus korisnika na razumijevanje i tumačenje podataka.
Velika većina statističkih postupaka automatizirana je putem brojnih statističkih paketa dostupnih na tržištu. Statistički softver razlikuje se po svojoj sveobuhvatnosti, složenosti, mogućnostima, cijeni i drugim značajkama. Svaki paket ima svoje prednosti i nedostatke, a evaluacija statističkog softvera treba se provoditi u odnosu na eksplicitne ciljeve i tržišni segment kojem je namijenjen.
Na primjer, program koji je dovoljno bogat statističkim metodama i opcijama da zadovolji potrebe klasične statistike teško će moći ponuditi izravnost, brzinu i integraciju potrebnu za istraživanje podataka. Slično tome, program koji nudi brojne mogućnosti za prilagodbu statističkih postupaka iz naredbenog retka vjerojatno će biti previše kompliciran za povremenog korisnika koji želi izvršiti jednostavnu analizu i dobiti rezultate u formatu koji je standardan za svoje područje stručnosti. Paket dizajniran da zadovolji sve vrste korisnika možda neće zadovoljiti nijednog od njih.
Općenito se vjeruje da je potrebno 10 čovjek-godina za razvoj jednog paketa, ali u najpoznatije programe uloženo je preko 100 čovjek-godina.
Ako statistiku promatramo kao znanost kroz podjelu na matematičku i znanstvenu statistiku, tada možemo definirati različite modele funkcioniranja ove dvije vrste statistike. Ovisno o primijenjenom modelu, razlikovat će se i zahtjevi koje statistički softver treba ispunjavati.
Shematski, softver napisan za matematičku statistiku trebao bi podržavati sljedeći ciklus:
Za znanstvenu statistiku, ovaj dijagram izgleda ovako:
Matematička i znanstvena statistika su dvije krajnosti koje se razlikuju, između ostalog, u svrsi analize i načinu na koji promatraju podatke. Matematička znanost promatra podatke kao sirovinu koja služi kao ulaz u precizno definirani proces obrade. Taj je proces linearan i temelji se na nekoj vrsti matematičkog modeliranja s ciljem provjere početnih pretpostavki, koristeći prikupljene podatke. Znanstvena statistika, s druge strane, uključuje iterativni proces istraživanja podataka s ciljem pronalaženja i razumijevanja obrazaca koji postoje u podacima. Statistički programi obično se nalaze negdje između ova dva ekstremna koncepta.
Općenito, statistički softver se danas koristi za:
- unos podataka u računalo,
- organizaciju podataka,
- usporedbu podataka,
- upravljanje podacima,
- sažimanje podataka, tj. transformaciju sirovih podataka u informacije,
- generiranje tablica i grafova,
- podršku za prezentaciju informacija i pripremu analitičkih izvješća itd.
Statistički softver može se koristiti za razumijevanje postojećih koncepata i pronalaženje novih statističkih svojstava. Rast računalne snage doveo je do implementacije vrlo složenih i zahtjevnih algoritama za obradu podataka koji do nedavno nisu bili praktično izvedivi. Na taj način razvoj računala izravno utječe na razvoj statistike kao znanosti. S druge strane, novi razvoj u procesima donošenja odluka u uvjetima neizvjesnosti obično motivira razvoj novih pristupa i revizije postojećeg softvera. Statistički softver oslanja se na suradnju statističara i računalnih znanstvenika, a važno je uvijek imati na umu da je statistički paket samo sredstvo za postizanje cilja.
Komentari (0)