Säkrare slutsatser av stora statistiska undersökningar
Att till exempel kunna dra slutsatser om kunders framtida shopping utifrån statistik är ett av resultaten för en ny avhandling i statistik, med inriktning ekonometri, från Linnéuniversitetet skriven av Deliang Dai.
Deliang Dais forskning är inriktad mot analys av högdimensionella data, det vill säga mycket stora datamängder, där varje observation inkluderar ett stort antal variabler. Ju större mängder data man har som ska analyseras, desto svårare kan det vara att dra säkra slutsatser. Deliang Dai är en del av en forskningsgrupp vid Linnéuniversitetet som arbetar med att utveckla metoder för att kunna dra rättvisande slutsatser från den här typen av statistiska undersökningar.
– De här metoderna kan till exempel användas av näthandeln för att kunna analysera sina kunders shoppingvanor, och i viss mån så att säga förutspå framtida inköp hos kunderna. Detta möjliggör för företagen att kunna arbeta mer målgruppsanpassat, planera sina lager och så vidare, förklarar Deliang och fortsätter:
– Min fortsatta forskning kommer att handla om hur noggrannheten på resultaten påverkas utifrån olika förutsättningar, och hur man kan modifiera metoden beroende på i vilka situationer den ska användas.
Deliang Dai kommer ursprungligen från Kina och flyttade till Sverige för att läsa sin masterutbildning. Han kom till Linnéuniversitetet 2012 när han påbörjade sin doktorandutbildning här.
– Jag har hela tiden undervisat samtidigt som jag har forskat och dessa två parallella processer har korsbefruktat varandra upplever jag. Jag inspireras av andra, både mina studenter och mina lärare och handledare. Att forska är nästan som att gå genom en labyrint. Det kommer upp en ny bild bakom varje hörn och man måste vara smart för att hitta den bästa vägen ut.
Avhandlingens titel: "On High-dimensional Mahalanobis Distances"
Handledare: Professor Thomas Holgersson, Linnéuniversitetet
Mer information
Deliang Dai, doktor i statistik vid Linnéuniversitetet, 076-583 54 50, deliang.dai@lnu.se (engelskspråkig)
Carina Sörgårn, forskningskommunikatör, 0470-70 85 52, carina.sorgarn@lnu.se