Løsning af problemer i den virkelige verden

Værktøjer udviklet af Håvard Rue har transformeret dataanalyse, fortolkning og kommunikation, og anvendes bredt:fra modellering af spredningen af ​​smitsomme sygdomme til kortlægning af fiskebestande.

Statistik er videnskaben om at lære af data, med statistikere, der giver værdifuld indsigt i de mest presserende problemer, som menneskeheden står over for, såsom sundhedsvirkningerne af forurening til spredning af infektionssygdomme.

Forskere skal forstå statistik, hvis de skal træffe informerede beslutninger.

"At give videnskabsfolk værktøjerne til bedre at forstå problemer i den virkelige verden betyder, at politikere har adgang til pålidelige data til at træffe vigtige beslutninger, der påvirker mange aspekter af livet, fra sundhed og miljø til økonomi og sociale spørgsmål, " forklarer KAUST-professor i statistik Håvard Rue.

Rue er en pioner inden for beregningsbaseret Bayesiansk statistik, en metode, der anvender sandsynligheder til statistiske problemer, fører til hurtigere og mere præcise forudsigelser. Hans arbejde fokuserer på anvendelsen af ​​integrerede indlejrede Laplace-tilnærmelser (INLA), en tilgang til at foretage Bayesiansk slutning, der opdaterer konklusioner, der er trukket fra statistiske modeller i lyset af nye data.

"De vigtigste problemer med Bayesiansk modellering er hastighed og nøjagtighed, " forklarer Rue. "Normalt skal du bytte hastighed for nøjagtighed, men med INLA får du begge dele. Det er næsten for godt til at være sandt."

INLA-tilgangen repræsenterer en anderledes måde at analysere højdimensionelle datasæt, der indeholder tusindvis af målinger - såsom dem, der bruges til at modellere klima eller forudsige vejrmodeller - og er for kompleks til metoder som Markov-kæden Monte Carlo-prøvetagning, som er tidskrævende og upraktiske for meget store modeller.

For at hjælpe med at anvende INLA statistiske metode og bedre analysere stadigt større datasæt, Rue og hans kolleger udviklede R-INLA statistiske softwarepakke, som muliggør INLA-anvendelse på forskellige områder, fra sundhedsvæsen til økologi.

For eksempel, Gavin Shaddick, professor i datavidenskab og statistik ved University of Exeter i Storbritannien, brugt R-INLA til at analysere en database indeholdende data fra mere end 4, 300 byer i mere end 100 lande for at modellere sundheds- og miljøpåvirkningerne fra luftforurening.

"Luftforurening er en væsentlig risikofaktor for global sundhed med 4,2 millioner dødsfald årligt, der tilskrives fine partikelforurening, " siger Shaddick. "Uden R-INLA ville vi ikke have været i stand til at udføre disse analyser på globalt plan."

Arbejdet, i samarbejde med Verdenssundhedsorganisationen (WHO), har vist, at 92 procent af verdens befolkning bor i områder, der overskrider WHO's retningslinjer for luftkvalitet.

Metoden er også blevet brugt af Malaria Atlas Project (MAP), som formidler gratis, nøjagtig, ajourførte oplysninger om malaria, og har til formål at begrænse spredningen af ​​sygdommen. Ifølge WHO's World Malaria Report 2017, anslået 216 millioner tilfælde af malaria forekom globalt i 2016, en stigning på omkring 5 millioner sager fra året før.

"Før R-INLA hvis ikke var muligt at udføre slutninger for mere end tusinde observationer, gør dette til et vigtigt værktøj til at forstå spredningen af ​​malaria, " siger, Samir Bhatt fra Imperial College Public School of Health i London, U.K., som brugte R-INLA til at modellere udbredelsen af ​​forskellige former for malaria på globalt plan.

Center for Disease Control and Prevention (CDC) bruger også R-INLA til at kortlægge det stigende antal selvmord i hele USA, giver et hidtil uset detaljeringsniveau ved at tillade ændringer i selvmordsrater i over 3, 000 amter, der skal spores fra 2005 til 2015.

"Forståelse af de geografiske mønstre for selvmordsrater hjælper os med at afgøre, hvilke amter der rapporterer høje rater og har brug for ressourcer til selvmordsforebyggelse, " forklarer Diba Khan, senior service fellow ved Centers for Disease Control and Prevention (CDC). "Ved at bruge INLA, lokale offentlige sundhedsagenturer er i stand til at allokere midler til at opnå sundhedsresultater, som ikke er mulige kun ud fra data på statsniveau."

INLA-metoden er også blevet anvendt af forskere ved det katolske universitet i Valparaíso til at kortlægge udbredelsesmønstrene for rejer ud for Chiles kyst. Det har givet dem mulighed for at identificere områder, hvor fiskeri er muligt, og at komme med anbefalinger om fangstkvoter for at hjælpe med at forvalte fiskeressourcerne.

"Jeg bliver stadig overrasket, når jeg ser anvendelser af INLA på områder, jeg aldrig har hørt om, og som ligger uden for kernestatistikken. Dette viser, at det, vi gør, er vigtigt og har en indflydelse på, hvordan folk arbejder med statistik, " siger Rue.