探索的データ解析
なぜなら、中央値と四分位値は経験分布関数(英語版)であり、平均値と標準偏差とは異なり、すべての分布に対して定義され、さらに、四分位値と中央値は従来の要約(平均値と標準偏差)よりも、歪んだ分布や裾の重い分布に対してよりロバスト(堅牢)だからである。S、S-PLUS、Rの各パッケージには、モーリス・クヌーイュとテューキーのジャックナイフ法(英語版)や、エフロン(英語版)のブートストラップ法など、ノンパラメトリックで(多くの問題に対して)頑健な、リサンプリング統計を用いたルーチンが含まれている。
探索的データ解析、ロバスト統計、ノンパラメトリック統計、および統計プログラミング言語の開発により、統計学者による科学的および工学的な問題への取り組みが容易になった。このような問題には、ベル研究所に関係する半導体の製造と通信ネットワークの理解が含まれている。これらの統計学の発展はすべてテューキーが唱えたもので、統計的仮説検定に関する解析理論、特に指数型分布族に対するラプラシアン強調を補完するように設計された。
1977年、ジョン・W・テューキーは Exploratory Data Analysis(探索的データ解析)という本を著した。テューキーは、統計学においては統計的仮説検定(確証的データ解析)が重視されすぎており、データを用いて検定すべき仮説を示唆することにもっと重点を置くべきと主張した。特に彼は、2つの種類の分析を混同して同じデータセットに適用すると、データから示唆される仮説検定(英語版)をする際に内在する問題により、系統的バイアスにつながる可能性があると考えた。
EDAの目的は次のとおりである。
データから予期しない発見を可能にする。
観察された現象の原因に関する仮説を提案する。
統計的推測の基礎となる仮定を評価する。
適切な統計ツールや技術の選択を支援する。
サンプリング調査(英語版)や実験を通じて、さらなるデータ収集の基礎を提供する。
多くのEDA技術はデータマイニングに取り入れられている。それらはまた、統計的思考を導入する方法として、若い学生にも教えられている。