Delficka niepewność

Jednym z zadań statystyki jest precyzyjne oszacowanie niepewności wnioskowania (potrzebujemy wiedzy, jak nieprzewidywalne jest dane zjawisko). Owo modelowanie jest stosowane przy wyznaczaniu składki ubezpieczenia, raty kredytu, projektowaniu systemu zdrowia, dobieraniu materiałów w budownictwie, publikowaniu odkryć w naukach społecznych czy kosmologii. Modelowanie nowego rodzaju niepewności może mieć zastosowanie w medycynie.

Tradycyjne badania w medycynie opierają się na randomizowanych kontrolowanych eksperymentach. W sterylnym środowisku podajemy leki na podstawie zmierzonych cech pacjentów, losując, kto dostaje jaki specyfik. Badania są kosztowne, więc robi się je na małą skalę – w efekcie uzyskane informacje nie są spersonalizowane. Ten wniosek zyskał potwierdzenie w pracy Alexandra Luedtkego, Ekateriny Sadikovej i Ronalda C. Kesslera (wszyscy z Uniwersytetu Waszyngtońskiego).