Mer om Skoglig matematisk statistik

Senast ändrad: 29 januari 2020

Ämnesområdet skoglig matematisk statistik bidrar med kunskap och metoder för ett stort antal tillämpningar inom skogsvetenskapen.

Matematisk statistik eller kort och gott statistik är vetenskapen om hur data med inslag av slumpmässig variation eller osäkerhet insamlas, analyseras och presenteras. Vi vet alla att träds form och storlek varierar och att vädret varierar från en dag till en annan. Matematisk statistik handlar om lagar som styr variation och hur man kan se det regelbundna i det oregelbundna. Med insamlade data och en lämplig modell, som adekvat beaktar variation i tid och rum, kan man uttala sig om den verklighet man studerar, pröva hypoteser, göra prediktioner och fatta välgrundade beslut. Matematisk statistik har blivit allt viktigare för tillämpade vetenskaper inom vilka kvantitativa mätningar görs, inte minst inom skogsvetenskapen. Tillgång till nya tekniker för datainsamling har lett till en massiv ökning av tillgängliga data inom en rad områden inom skogsvetenskapen, något som ställer allt högre krav på såväl effektiva som robusta analysverktyg. Inom skoglig matematisk statistik krävs därmed en ständig utveckling av ändamålsenliga metoder, samtidigt som de allt större datamängderna vi har inom många discipliner av forskning och praktiskt arbete idag kräver metodutvecklingar inom ämnesområdet. I andra discipliner är datainsamlandet alltjämt behäftat med stora kostnader, varför relevant metodik (inklusive utveckling av sådan) för mindre datamängder alltid kommer vara aktuellt. Inom skogsvetenskapen är statistiska verktyg för analyser en integrerad del av forskningen, och utvecklandet av nya samt anpassning av redan existerande metoder kommer att behöva ske i växelverkan mellan statistikämnet och skogsvetenskapen i stort.

 

Ämnesområdet erbjuder också statistisk konsultation via Statistics@SLU - ett centrum för statistikstöd och forskning vid SLU - och forskarutbildningskurser inom ramen för forskarskolan 'Applied Statistics & Scientific Computing'. 


Kontaktinformation
Sidansvarig: hilda.edlund@slu.se