[email protected]

Statistik

Überlass die Wahl deiner Nachrichten nicht dem Algorithmus - entscheide selbst, was du liest. Füge 12punto zu deinen bevorzugten Quellen hinzu!

Um die globale wirtschaftliche Lage im 21. Jahrhundert zu bewerten, müssen verschiedene Faktoren betrachtet werden. Zu Beginn des 21. Jahrhunderts haben wir eine schwierige Phase durchlebt. Es kam zu einer globalen Finanzkrise, die viele Länder in Mitleidenschaft zog. Nach der Krise erholte sich die Weltwirtschaft jedoch wieder, und viele Länder verzeichneten ein Wirtschaftswachstum. Da das Wachstum jedoch nicht immer gleichmäßig verteilt ist, profitierten einige Länder oder gesellschaftliche Gruppen stärker als andere.

Daher lässt sich beispielsweise sagen, dass Einkommensungleichheit ein wesentlicher Faktor für wirtschaftliche Verschlechterungen ist. In einigen Ländern und Regionen hat die Einkommensungleichheit zugenommen, und mit der Schwächung der Mittelschicht wurden wirtschaftliche Schwierigkeiten deutlicher. Dies lässt sich durch die Untersuchung von Faktoren wie Arbeitslosenquoten, Inflation, Schuldenlast und anderen Wirtschaftsindikatoren erkennen, die bei der Bewertung der wirtschaftlichen Lage eines Landes oder einer Region berücksichtigt werden müssen.

Darüber hinaus sollten bei der Bewertung der globalen wirtschaftlichen Bedingungen auch Umweltfaktoren einbezogen werden. Wie ich bereits in meinem vorherigen Artikel betonte, können Faktoren wie der Klimawandel, die Erschöpfung natürlicher Ressourcen und die Umweltzerstörung die wirtschaftlichen Bedingungen in der Zukunft beeinflussen. Daher ist es notwendig, all diese Faktoren kontinuierlich zu überwachen, zu messen und auf Basis von Abweichungen die erforderlichen Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und entsprechende Arbeiten durchzuführen. Genau hier kommt die Statistik ins Spiel.

Als Disziplin hat sich die Statistik maßgeblich im letzten Jahrhundert entwickelt. Zuvor basierte die mathematische Grundlage der Statistik, die Wahrscheinlichkeitstheorie, auf den Arbeiten von Thomas Bayes, Pierre-Simon Laplace und Carl Gauss zwischen dem 17. und 19. Jahrhundert. Im Gegensatz zur rein theoretischen Natur der Wahrscheinlichkeit ist die Statistik eine angewandte Wissenschaft, die sich mit der Analyse und Modellierung von Daten befasst. Die Wurzeln der modernen Statistik gegen Ende des 19. Jahrhunderts liegen in den Arbeiten von Francis Galton und Karl Pearson. Auch Roland Alymer Fischer wurde zu Beginn des 20. Jahrhunderts zu einem der Pioniere der modernen Statistik und legte die Grundideen des „Versuchsdesigns“ sowie die Schätzungen der „Maximum Likelihood“ dar.

Doch es war John Tukey, der die Statistik zu ihrer heutigen weiten Verbreitung führte. In seinem einflussreichen Artikel „The Future of Statistics“ aus dem Jahr 1962 kritisierte Tukey, dass sich das Feld der Statistik nicht weiterentwickle, da man sich zu sehr auf die „Mathematik der Statistik“ konzentriere und die Datenanalyse vernachlässige; er schlug einen anderen Ansatz vor. Mit einer Bewegung, die sich gegen die damals vorherrschenden philosophischen Doktrinen richtete, bewies sich Tukey nicht als Statistiker, sondern als „Datenanalyst“ und machte den ersten Schritt in der statistischen Revolution. Es dauerte jedoch bis zur Veröffentlichung seines Meisterwerks „Exploratory Data Analysis“ im Jahr 1977, bis Tukey die statistische Disziplin weg von den Schwierigkeiten der statistischen Inferenz hin zu einem neuen Bereich führte, der als „Explorative Datenanalyse“ (EDA) bekannt ist. Tukey betrachtete die EDA als eine Art „numerische Detektivarbeit“.

Welches Ergebnis liefert dieser Ansatz? Wozu kann er uns dienen? Zunächst einmal ist die EDA der am besten geeignete Ansatz, um die astronomisch wachsende Datenmenge unserer Zeit, die wir als Big Data bezeichnen, zu analysieren. Anstatt in Datenmengen verloren zu gehen, wird es durch Messungen möglich, die in diesen Daten enthaltenen „Muster“ (Patterns) aufzudecken und langfristige Entwicklungen, die wir als Trends bezeichnen, vorherzusagen, wodurch unsere globale wirtschaftliche Lage prognostizierbar wird.

Die größte Ungewissheit für die Menschheit ist, was die Zukunft bringen wird. Wir denken dabei nicht an uns selbst, sondern an unsere Kinder. Die explorative Analyse vergangener Daten gibt uns die Möglichkeit, diese Ungewissheit ein wenig zu lüften und die Zukunft mit einer gewissen Fehlertoleranz vorherzusehen. Vorausgesetzt natürlich, man versteht etwas von Statistik. Mit anderen Worten: Sie ermöglicht es uns, im Dunkeln „den Weg vor uns zu sehen“, genau wie die Scheinwerfer eines Autos. Haben wir also keine Angst vor Statistiken. Lassen Sie uns, getreu dem Motto „Die Vergangenheit ist unser Freund“, einen Blick auf vergangene Daten werfen und daran arbeiten, unsere Zukunft lebenswerter zu gestalten.