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Martin Wendler
Traue keiner Statistik, die du nicht verstehst.
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Verstärkung gesucht: Wer hat Interesse, die nächsten drei Jahre bei mir über Changepointerkennung zu forschen? Neben der frischen Ostseeluft und einer erstklassigen Mensa erwartet meinen neuen Mitarbeiter / meine neue Mitarbeiterin ein modernes Arbeitsumfeld mit Ostalgiefaktor.

Wer jemanden kennt, für den oder die diese Stelle etwas sein könnte, bitte weitersagen, weiterschicken oder ganz herkömmlich teilen.
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Am Freitag war ich zu Besuch bei meiner ehemaligen Fachschaftsratkollegin Hanna Döring und habe bei ihr an der Universität Osnabrück einen Vortrag gehalten über zufällige Irrfahrten.
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#Korrelation bedeutet keine #Kausalität – das kann man wohl nicht oft genug sagen:

In der Zeit wird behauptet, dass sich soziales Engagement für Unternehmen rechne. Der Artikel bezieht sich auf eine Untersuchung der Boston Consulting Group, in der festgestellt wurde, dass eine positive Korrelation zwischen Gewinnen von Unternehmen und verschieden Maßnahmen besteht wie etwa Umweltschutz, Arbeitssicherheit oder Korruptionsbekämpfung. Der Artikel in der Zeit geht davon aus, dass das soziale Engagement die Ursache für die höheren Gewinne ist und dazu führt beispielsweise aus:

„Das positive Image wirke sich positiv auf die Wirtschaftsleistung aus, weil es den Unternehmen gelinge, sich im Kampf um neue Mitarbeiter besser durchzusetzen.“

Als Statistiker denkt man natürlich sofort: Eine Korrelation muss keinen Ursache-Wirkung-Zusammenhang anzeigen, und selbst wenn er besteht, ist die Richtung der Kausalität unklar. Es könnte ja sein, dass sich Unternehmen mit höheren Gewinnen mehr Engagement in anderen Bereichen leisten können. Und siehe da, in der Originalstudie steht:

„It is important to note that our analysis does not prove causality. In fact, in some cases it may be that higher margins, for example, allow companies to invest more in ESG [enviromental, social, and governance] initiatives, resulting in stronger ESG performance.“

Aber irgendwie scheint diese Erkenntnis auf dem Weg von der Unternehmensberatung zur Wochenzeitung verlorengegangen zu sein…

#CSR
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#Geschlechtergerechte #Bundestagswahlen ?

Ein neuer #Bundestag ist gewählt und der dortige #Frauenanteil ist im Vergleich zur letzten Legislaturperiode auf jetzt 31% gesunken. Dies hat große mediale Aufmerksamkeit erhalten und die Wellen der Aufregung schlagen dementsprechend hoch. Die Frage, ob dieser - auf den ersten Blick - recht geringe Frauenanteil schlimm ist oder nicht, möchte ich hier nicht behandeln, sondern die Antwort den Frauen im Land selbst überlassen. Stattdessen möchte ich mich aber möglichen Ursachen zuwenden. In der Huffington Post wird der geringere Anteil weiblicher Parteimitglieder als Grund genannt, aber behauptet, dass dies nicht der einzige Grund sein könne. Frauen hätten es schwerer, sich in den Parteien hochzuarbeiten.

Es wird auch erwähnt, dass früher Frauen nicht das aktive und passive Wahlrecht hatten. Die letzten deutschen Frauen, die wegen ihres Geschlechts an einer Wahl nicht teilnehmen konnten, wurden allerdings 1887 geboren, und dass trotz dieser langen Zeit und mehrerer Verfassungswechsel dies heute noch von Bedeutung sein sollte, scheint mir nicht sehr plausibel.

Vielleicht reicht auch einfach der höhere Männeranteil in den Parteien aus, um die Geschlechterzusammensetzung des Bundestages zu erklären: Schließlich ist eine Parteimitgliedschaft im gegenwärtigen System eine fast zwingende Voraussetzung für ein Mandat. In allen sieben im Bundestag vertretenen Parteien liegt der Frauenanteil unter 50%, er reicht von 16% bei der AfD bis 39% bei Bündnis 90 / Die Grünen.
Fangen wir mit den Listenplätzen an, die ich folgendem Artikel aus der #Süddeutschen entnommen habe:

http://www.sueddeutsche.de/politik/bundestagswahl-nur-kandidatinnen-fuer-eine-ganze-partei-1.3636657

Da habe ich also gemacht, was Statistiker so machen, Anteile ausgerechnet und statistische Tests durchgeführt. Bei der #AfD liegt der Frauenanteil bei den Listenplätzen tatsächlich unter dem Anteil in der Partei, dies ist aber statistisch nicht signifikant (zweiseitiger p-Wert 20%). D.h. dass es möglich ist, dass alle Mitglieder dieser Partei die gleichen Chancen auf ein Mandat haben und die Abweichung in der #Geschlechterverteilung nur aufgrund zufälliger Schwankungen zu Stande gekommen sind. Bei der #FDP spiegelt die weiblich besetzten Listenplätze ziemlich genau den Frauenanteil in der Partei (von 23%) wider, bei der #CSU sind Frauen überrepräsentiert, aber dies ist auch nicht signifikant. Bei #CDU, #SPD, #Linken und #Grünen gibt es tatsächlich eine signifikante Abweichung (zweiseitiger p-Wert jeweils unter 0,01%), aber bei allen vier Parteien ist es für weibliche Parteimitglieder einfacher einen #Listenplatz zu bekommen, als für männliche. Das muss nicht allein an den #Quotenregeln dieser Parteien liegen, es kann auch sein, dass es zwar weniger Frauen in den Parteien gibt, unter diesen aber mehr ein Mandat anstreben und die nötigen Fähigkeiten dafür mitbringen.

Kommen wir nun zu den Mandaten. Besonders bei den Unionsparteien verschiebt sich hier das Bild, denn die meisten Abgeordneten sind hier als Direktkandidaten ins #Parlament gekommen, so dass die Zusammensetzung der #Landeslisten nicht so entscheidend ist. Im Parlament sind weibliche Abgeordnete bei der Union dann unterrepräsentiert, aber nicht in einem signifikanten Ausmaß (zweiseitiger p-Wert CDU 13%, CSU 53%). Bei drei Parteien gibt es signifikante Abweichungen (p-Wert jeweils unter 1%). Diese gehen aber zu Lasten der Männer, und wenig überraschend treten sie bei SPD, Linken und Grünen auf.

Fassen wir zusammen: eine #Frauendiskriminierung lässt sich bei der Bundestagswahl statistisch nicht nachweisen, und der Artikel bietet als Mechanismus nur sehr nebulöse „männliche geprägte“ Strukturen. Für #Männerdiskriminierung gibt es hingegen tatsächlich statistische Anhaltspunkte und einen plausiblen Wirkmechanismus namens #Frauenquote, allerdings soll man andere Gründe, die zum Beispiel in einer besseren Qualifikation der weiblichen Mitglieder liegen mag, nicht ausschließen.

#BTW2017 #BTW17 #BTW
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Kürzlich war ich bei einem interessanten #Workshop in Bad Herrenalb. Mein Vortrag war zum Thema #Strukturbrucherkennung und U-Statistiken:

#UStatistic #Changepoint #EMAU

http://martin-wendler.eu/presentations/Wendler-2017-BadHerrenalb.pdf
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#Extrapolationen sind mit Vorsicht zu genießen

Bei #SpiegelOnline behauptet ein Physiker namens Richard Randoll, dass ab dem Jahr 2026 nur noch Autos mit Elektroantrieb produziert würden. Wie kommt er zu dieser Behauptung? Er hat eine exponentielle Trendfunktion an die Elektroautomobilverkaufszahlen angepasst und diese dann in die Zukunft hochgerechnet. Solche #Extrapolationen liefern häufig falsche, manchmal sogar völlig unsinnige Ergebnisse. Wenn Herr Randoll Recht hätte, müsste dann im Jahr 2045 jeder Erdenbürger täglich ein neues #Elektroauto kaufen. Wo sollen diese vielen Autos dann alle parken?

Dass dieses exponentielle Wachstum ein „natürliches Wachstum“ darstellen soll, entbehrt meiner Meinung nach jeglicher Grundlage. Ein solches Wachstum ist etwa bei Bakterien zu beobachten, solange Lebensraum und Nährstoffzufuhr groß genug sind, weil immer mehr Bakterien auch immer mehr Nachkommen produzieren können. Aber neues Autos entstehen ja nicht durch Teilung alter Autos. Und es ist auch nicht so, dass durch die Reinvestition von Gewinnen aus der Elektroautoproduktion die Produktionskapazitäten gestiegen wären. So macht z. B. der Hersteller Tesla seit Jahren Verluste: das Wachstum muss also im Moment noch durch Investitionen von außen getrieben werden und wenn die Investoren in Zukunft ihr Engagement nicht sehr stark steigern, dann kann sich der Trend auch wieder verlangsamen.

Die Spiegeljournalistin hat also ganz Recht mit ihrer Aussage: „Das klingt ein bisschen wie der Blick in die Glaskugel.“ Eine solche Hochrechnung ist nicht viel ernster zu nehmen als Mark Twains Bemerkung, dass in 742 Jahren New Orleans und Cairo (Illinois) direkt aneinander grenzen, weil sich die Länge des Mississippi um etwas mehr als eine Meile pro Jahr verkürzt.
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#Risikofaktor #BMI

Die #Emma polemisiert gegen den Body Mass Index und beruft sich dabei auf eine wissenschaftliche Studie. Es wird behauptet: „Ob ein Mensch gesund ist, oder nicht, ist weitgehend unabhängig davon, was er auf die Waage bringt“. Doch ist diese Schlussfolgerung aus den erhobenen Daten gerechtfertigt?

In der Studie wird der Blutdruck bestimmt und verschiedene Stoffwechselparameter in einer Blutprobe. Nach diesen Kriterien werden die Probanden als „gesund“ oder als „ungesund“ eingestuft. Zusätzlich wird der Body Mass Index (Gewicht in kg geteilt durch Körpergröße in m zum Quadrat) berechnet. Es ergeben sich folgende Anteile der als „gesund“ klassifizierten:

BMI unter 25: 69,2%
BMI 25 bis 30: 47,4%
BMI 30 bis 35: 28,6%
BMI über 35: 15,9%

Für mich sieht das nach einem deutlichen Zusammenhang zwischen Übergewicht und schlechten Stoffwechselwerten aus und ich kann nicht nachvollziehen, wie man aufgrund dieser Zahlen behaupten kann, dass der BMI „gar nichts darüber aussagt, wie gesund ein Mensch ist“. Nicht jeder adipöse Mensch ist krank, aber starkes Übergewicht scheint ein Risikofaktor zu sein für viele Krankheiten wie zum Beispiel Diabetes.

Um eine drastische Analogie zu benutzen: Würde jemand Sie zwingen, russische Roulette zu spiele, und Sie hätten die Wahl zwischen zwei Revolvern, welchen würden Sie wählen: Den Revolver mit zwei Patronen in seinen sechs Kammern? Oder lieber den mit fünf Patronen in seinen sechs Kammern? Emma-Logik: Ob sie sterben oder nicht, ist weitgehend unabhängig davon, für welche Schusswaffe Sie sich entscheiden.

Natürlich gilt wie immer in der Statistik: #Korrelation muss keine #Kausalität bedeuten und insbesondere ist nicht klar, in welche Richtung eine mögliche Ursache-Wirkung-Beziehung verläuft. So ist es denkbar, Krankheiten dazu führen, dass Menschen zunehmen. Außerdem steigen sowohl der BMI als auch die Häufigkeit gesundheitlicher Probleme typischerweise mit dem Alter. Allerdings gibt es auch den umgekehrten Effekt, manche Krankheiten gehen mit Gewichtsverlust einher. Und Raucher neigen weniger zu Übergewicht, aber trotzdem mehr zu diversen Krankheiten. Insgesamt vermute ich, dass der statistische Zusammenhang zwischen Adipositas und einem problematischen Stoffwechsel bestehen bleibt.

In der Statistik gibt es beliebig viele Zwischenstufen zwischen: „A tritt genau dann ein, wenn B eintritt“ und „Es gibt keinen Zusammenhang zwischen A und B“.

https://www.researchgate.net/publication/292990630_Misclassification_of_cardiometabolic_health_when_using_body_mass_index_categories_in_NHANES_2005-2012
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Gerade besuche ich meinen Kollegen Daniel Vogel an der #UniversityofAberdeen, einer früheren Wirkungsstätte von Colin #Maclaurin. Für die dortigen Doktoranden und andere Interessierte habe ich eine einführende Vorlesung in die nichtparametrische #Statistik gehalten, die Resultate aus 269 Jahren statistischer Entwicklung enthielt: Von #Bernoulli s Gesetz der großen Zahlen bis zum #Bootstrap.
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26.08.17
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Und schon wieder unterwegs: Gestern war ich Gutachter als meine Koautorin Svenja Fischer erfolgreich ihre Doktorarbeit an der technischen Universität Dortmund verteidigt hat. Ihr Thema ist: „Robuste Schätzverfahren mit Anwendung in der Hochwasserstatistik“. #TUDortmund #Promotion
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04.08.17
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News vom European Meeting of Statisticans: Heute habe ich meinen #Vortrag gehalten über #Strukturbrucherkennung für unendlichdimensionale #Zeitreihen.

Die #Universität von #Helsinki hat ein sehr schönes klassizistisches Hauptgebäude, im größten Saal steht ein #Katheder mit vergoldeten Verzierungen.
In der Stadt habe ich ein #Penrose-Parkett gefunden.

#EMS
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26.07.17
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