Snellere en betrouwbare statistiek: nieuw onderzoek maakt complexe data-analyse toegankelijker
Het analyseren van grote hoeveelheden data met geavanceerde statistische modellen wordt een stuk sneller én betrouwbaarder, dit is de uitkomst van onderzoek van wiskundige Dennis Nieman. Hij onderzocht hoe we met slimme wiskundige technieken – zogeheten variationele benaderingen – complexe statistische berekeningen efficiënter kunnen uitvoeren, zonder in te leveren op nauwkeurigheid.
Wat betekent dit voor de praktijk?
Statistische analyses, vooral in de wetenschap en technologie, kosten vaak veel rekenkracht en tijd. Denk aan modellen die voorspellen hoe ziektes zich verspreiden, hoe klimaatscenario’s zich ontwikkelen of hoe zelfrijdende auto's beslissingen nemen. Bayesiaanse methoden, die onzekerheid expliciet meenemen in hun berekeningen, zijn hiervoor heel geschikt, maar ook rekenintensief.
Nieman laat zien dat variationele benaderingen – een soort slimme snelkoppelingen in het rekenproces – deze analyses aanzienlijk kunnen versnellen. Cruciaal daarbij is dat de methode zich goed aanpast aan de situatie en de onzekerheid correct inschat. Zijn onderzoek geeft nu wiskundige garanties voor wanneer en hoe deze benaderingen betrouwbaar zijn.
Belangrijke inzichten uit het onderzoek:
- De dimensie van het model, oftewel het aantal kenmerken dat het meeneemt, blijkt bepalend voor de kwaliteit van de uitkomst.
- Bij een te eenvoudige (laagdimensionale) benadering worden de resultaten onnauwkeurig.
- Bij een voldoende complexe (hogedimensionale) benadering neemt de betrouwbaarheid toe, al kost dit ook meer rekenkracht.
- Nieman berekende voor diverse methoden de ideale balans tussen snelheid en nauwkeurigheid.
Een ander belangrijk resultaat: hoewel variationele methoden er soms van worden beschuldigd onzekerheid te onderschatten, laten de modellen in dit onderzoek zien dat het ook anders kan. Met de juiste aanpak geven deze methoden juist wél betrouwbare onzekerheidsinschattingen – essentieel voor elke degelijke statistische analyse.
Waarom is dit relevant ?
Of je nu werkt met medische gegevens, klimaatmodellen of machine learning: deze inzichten helpen onderzoekers en data-analisten betere keuzes maken in hun statistische gereedschapskist. En uiteindelijk profiteren ook gebruikers en consumenten hiervan, doordat technologie en wetenschap sneller, efficiënter en betrouwbaarder worden.
Meer informatie over het proefschrift